大数据学习——sparkSql对接mysql

1上传jar

2 加载驱动包

[root@mini1 bin]#  ./spark-shell --master spark://mini1:7077 --jars mysql-connector-java-5.1.32.jar --driver-class-path mysql-connector-java-5.1.32.jar   

create table dept(
    deptno int ,
    dname varchar(14) ,
    loc varchar(13)
) ;

create table emp(
    eno int ,
    ename varchar(10),
    job varchar(9),
    mgr int,
    hirdate date,
    sal int,
    comm int,
    deptno int not null
);
INSERT INTO dept VALUES(10,'ACCOUNTING','NEW YORK');
INSERT INTO dept VALUES(20,'RESEARCH','DALLAS');
INSERT INTO dept VALUES(30,'SALES','CHICAGO');
INSERT INTO dept VALUES(40,'OPERATIONS','BOSTON');
INSERT INTO emp VALUES(7369,'SMITH','CLERK',7902,'1980-12-17',800,NULL,20);
INSERT INTO emp VALUES(7499,'ALLEN','SALESMAN',7698,'1981-02-20',1600,300,30);
INSERT INTO emp VALUES(7521,'WARD','SALESMAN',7698,'1981-02-22',1250,500,30);
INSERT INTO emp VALUES(7566,'JONES','MANAGER',7839,'1981-04-02',2975,NULL,20);
INSERT INTO emp VALUES(7654,'MARTIN','SALESMAN',7698,'1981-09-28',1250,1400,30);
INSERT INTO emp VALUES(7698,'BLAKE','MANAGER',7839,'1981-05-01',2850,NULL,30);
INSERT INTO emp VALUES(7782,'CLARK','MANAGER',7839,'1981-06-09',2450,NULL,10);
INSERT INTO emp VALUES(7788,'SCOTT','ANALYST',7566,'1987-06-13',3000,NULL,20);
INSERT INTO emp VALUES(7839,'KING','PRESIDENT',NULL,'1981-11-17',5000,NULL,10);
INSERT INTO emp VALUES(7844,'TURNER','SALESMAN',7698,'1981-09-08',1500,0,30);
INSERT INTO emp VALUES(7876,'ADAMS','CLERK',7788,'1987-06-13',1100,NULL,20);
INSERT INTO emp VALUES(7900,'JAMES','CLERK',7698,'1981-12-03',950,NULL,30);
INSERT INTO emp VALUES(7902,'FORD','ANALYST',7566,'1981-12-03',3000,NULL,20);
INSERT INTO emp VALUES(7934,'MILLER','CLERK',7782,'1983-01-23',1300,NULL,10);

3

val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)

val empDF = sqlContext.read.format("jdbc").options(Map("url" -> "jdbc:mysql://192.168.74.100:3306/test", "driver" -> "com.mysql.jdbc.Driver", "dbtable" -> "emp", "user" -> "root", "password" -> "123456")).load()

val deptDF = sqlContext.read.format("jdbc").options(Map("url" -> "jdbc:mysql://192.168.74.100:3306/test", "driver" -> "com.mysql.jdbc.Driver", "dbtable" -> "dept", "user" -> "root", "password" -> "123456")).load()

4 读取数据（注意mysql要启动）

empDF.show()

deptDF.show()

empDF.registerTempTable("emp")

deptDF.registerTempTable("dept")

1．列出至少有一个员工的所有部门。
分析：每个部门有多少员工  ------ 根据部门编号进行分组
select deptno,count(*) from emp group by deptno having count(*) >= 1;

2．列出薪金比“SMITH”多的所有员工。(是否支持子查询)
分析：先查询出SMITH工资  ： select sal from emp where ename='SMITH';
select * from emp where sal > (select sal from emp where ename='SMITH');

3．***** 列出所有员工的姓名及其直接上级的姓名。
分析：表自映射，为表起别名，进行关联  t1 表模拟员工表 t2 表保存直接上级信息
select t1.ename 员工姓名, t2.ename 直接上级 from emp t1,emp t2 where t1.MGR = t2.empno;

4．列出受雇日期早于其直接上级的所有员工。
分析：原理和上题类似
select t1.*,t2.hirdate from emp t1,emp t2 where t1.MGR = t2.eno and t1.hirdate < t2.hirdate

5．列出部门名称和这些部门的员工信息，同时列出那些没有员工的部门。
分析：部门没员工也要显示 --- 外连接。无论怎样部门信息一定要显示，通过部门去关联员工
select * from dept left outer join emp on dept.deptno = emp.deptno ;

6．列出所有“CLERK”（办事员）的姓名及其部门名称。
分析：查找job为CLERK 员工姓名和部门名称
员工姓名 emp表
部门名称 dept表
select emp.ename,dept.dname,emp.job from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.job='CLERK'; 

7．列出最低薪金大于1500的各种工作。
分析：工作的最低薪金 ---- 按工作分组，求最低薪金
select min(sal) from emp group by job;
大于1500 是一个分组条件 --- having
select job,min(sal) from emp group by job having min(sal) > 1500;

8．列出在部门“SALES”（销售部）工作的员工的姓名，假定不知道销售部的部门编号。
分析：员工姓名位于 emp  部门名称 dept
select emp.ename from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and dept.dname = 'SALES';

9．列出薪金高于公司平均薪金的所有员工。
分析：先求公司平均薪金 select avg(sal) from emp;
select * from emp where sal > (select avg(sal) from emp);

10．列出与“SCOTT”从事相同工作的所有员工。
分析：先查询SCOTT : select job from emp where ename ='SCOTT';
select * from emp where ename <> 'SCOTT' and job = (select job from emp where ename ='SCOTT');

13．列出在每个部门工作的员工数量、平均工资。
分析：按部门分组
select deptno, count(*),avg(sal)  from emp group by deptno;

14．列出所有员工的姓名、部门名称和工资。
分析：
select emp.ename,dept.dname,emp.sal from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno;

15．列出所有部门的详细信息和部门人数。
分析：
select dept.deptno,count(1) from emp,dept where emp.deptno=dept.deptno group by dept.deptno ; 

16．列出各种工作的最低工资。
分析：各个工作 分组 ， 最低工资 min
select job,min(sal) from emp group by job;

17．列出各个部门的MANAGER（经理）的最低薪金。
分析：where job='MANAGER' 过滤所有不是经理数据
select deptno,min(sal) from emp where job ='MANAGER' group by deptno;

18．列出所有员工的年工资,按年薪从低到高排序。
分析： select ename, sal*12 from emp order by sal*12 asc;

19.查出emp表中薪水在3000以上（包括3000）的所有员工的员工号、姓名、薪水。
分析： select * from emp where sal >= 3000;

22.查询出emp表中所有的工作种类（无重复）
分析： select distinct job from emp;

23.查询出所有奖金（comm）字段不为空的人员的所有信息。
分析：不为空 is not null
select * from emp where comm is not null;

24.查询出薪水在800到2500之间（闭区间）所有员工的信息。（注：使用两种方式实现and以及between and）
分析：select * from emp where sal >= 800 and sal <= 2500;
select * from emp where sal between 800 and 2500;

25.查询出员工号为7521，7900，7782的所有员工的信息。（注：使用两种方式实现，or以及in）
分析：select * from emp where eno in(7521,7900,7782);
select * from emp where eno=7521 or eno = 7900 or eno = 7782;

26.查询出名字中有“A”字符，并且薪水在1000以上（不包括1000）的所有员工信息。
分析： 模糊查询
select * from emp where ename like '%A%' and sal > 1000;

27.查询出名字第三个字母是“M”的所有员工信息。
分析：第三个字母 __M%
select * from emp where ename like '__M%';

28.将所有员工按薪水升序排序，薪水相同的按照入职时间降序排序。
分析：select * from emp order by sal asc,hiredate desc;

29.将所有员工按照名字首字母升序排序，首字母相同的按照薪水降序排序。
分析：SUBSTRING('字符串',第几个字符,长度);  ---- 首字母 substring(ename,1,1)
select * from emp order by substring(ename,1,1) asc,sal desc;

5 往mysql数据库写数据

package org.apache.spark

import java.util.Properties

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, DataFrameHolder, SQLContext}

/**
  * Created by Administrator on 2019/6/13.
  */
object JDBCsparksql {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("spark-joindemo").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val sqlContext = new SQLContext(sc)
    val file = sc.textFile("hdfs://mini1:9000/person.json")
    val personRDD: RDD[Person] = file.map(_.split(" ")).map(x => Person(x(0).toLong, x(1), x(2).toInt))

    import sqlContext.implicits._
    val personDF: DataFrame = personRDD.toDF()
    personDF.registerTempTable("person")
    val p: Properties = new Properties()
    p.put("user", "root")
    p.put("password", "123456")

    sqlContext.sql("select * from person").write.mode("overwrite").jdbc("jdbc:mysql://192.168.74.100:3306/test", "person", p)
    sc.stop()
  }

}

case class Person(id: Long, name: String, age: Int)