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前言

一、读题分析

二、使用步骤

1.导入配置文件到pom.xml

2.代码部分

三、重难点分析

总结

前言

本题来源于全国职业技能大赛之大数据技术赛项赛题-离线数据处理-数据抽取（其他暂不透露）

题目：编写Scala代码，使用Spark将MySQL的shtd_industry库中表EnvironmentData，ChangeRecord，BaseMachine，MachineData,ProduceRecord全量抽取到Hive的ods库（需自建）中对应表environmentdata，changerecord，basemachine， machinedata， producerecord中。

以下面题目为例：

抽取MySQL的shtd_industry库中EnvironmentData表的全量数据进入Hive的ods库中表environmentdata，字段排序、类型不变，同时添加静态分区，分区字段类型为String，且值为当前日期的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。并在hive cli执行show partitions ods.environmentdata命令，将结果截图粘贴至对应报告中；

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考（使用Scala语言编写）

一、读题分析

涉及组件：Spark，Mysql，Hive

涉及知识点：

1. Spark读取数据库数据
2. DataFrameAPI的使用（重点）
3. Spark写入数据库数据
4. Hive数据库的基本操作

二、使用步骤

1.导入配置文件到pom.xml

                            org.apache.spark            spark-sql_2.11            ${spark.version}                                    org.apache.spark            spark-hive_2.11            ${spark.version}                                    mysql            mysql-connector-java            5.1.37        

2.代码部分

由于不是很难，直接上代码，代码如下（示例）：

package A.offlineDataProcessing.shtd_industry.task1_dataExtractionimport org.apache.spark.sql.functions.litimport org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}import java.text.SimpleDateFormatimport java.util.{Calendar, Properties}object SparkToMysqlToHive {  def main(args: Array[String]): Unit = {    // 创建Spark对象会话    val spark = SparkSession.builder()      .appName("MySQL to Hive")      .master("spark://bigdata1:7077")      .enableHiveSupport().getOrCreate()    // 连接MySQL数据库并设置属性    val jdbcUrl = "jdbc:mysql://bigdata1:3306/shtd_industry"    val table = "EnvironmentData"    val properties = new Properties    properties.put("user", "root")    properties.put("password", "123456")    // Read data from MySQL    val df: DataFrame = spark.read.jdbc(jdbcUrl, table, properties)    println("-------------------自定义操作-------------------------")    // Add partition column    val dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd")    //    第一个getTime返回的是一个 Date 对象    //    第二个 getTime 方法返回的是一个整数值，表示此 Date 对象表示的时间距离标准基准时间（1970年1月1日00:00:00 GMT）的毫秒数。    val yesterday = dateFormat.format(Calendar.getInstance().getTime.getTime - 24 * 60 * 60 * 1000)    //对MySQL来的数据进行withCoulum操作，有就修改，没有就添加    val dfWithPartition: DataFrame = df.withColumn("etldate", lit(yesterday))    println("-------------------写入数据-------------------------")    // Write data to Hive    //    mode模式为覆盖，还有append为追加    //    partitionBy 根据指定列进行分区    //    saveAsTable保存表    dfWithPartition.write.mode("overwrite")      .partitionBy("etldate")      .saveAsTable("ods.environmentdata")  }}

hive数据库相关的操作在这不做演示

三、重难点分析

没有难点，主要涉及能否自定义函数完成任务需求

val dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd")    //    第一个getTime返回的是一个 Date 对象    //    第二个 getTime 方法返回的是一个整数值，表示此 Date 对象表示的时间距离标准基准时间（1970年1月1日00:00:00 GMT）的毫秒数。    val yesterday = dateFormat.format(Calendar.getInstance().getTime.getTime - 24 * 60 * 60 * 1000)    //对MySQL来的数据进行withCoulum操作，有就修改，没有就添加    val dfWithPartition: DataFrame = df.withColumn("etldate", lit(yesterday))

总结

本文仅仅介绍了Spark读取MySQL的数据到hive数据库的操作，spark提供了许多方法，我们不必写SQL语法就可以直接对数据进行操作，还是很方便的，并且难度也不高（比flink简单）。

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来源地址：https://blog.csdn.net/qq_36920766/article/details/129774263