在pyspark中每隔1小时从postgres DB读取数据
在pyspark中，可以使用Spark的Structured Streaming模块来实现每隔1小时从PostgreSQL数据库读取数据的功能。
首先，需要确保已经安装了pyspark和相关的依赖库。然后，可以按照以下步骤进行操作：
- 导入必要的模块和函数：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *- 创建SparkSession对象：
spark = SparkSession.builder \
.appName("Read from PostgreSQL") \
.getOrCreate()- 定义PostgreSQL数据库的连接信息：
url = "jdbc:postgresql://<host>:<port>/<database>"
properties = {
"user": "<username>",
"password": "<password>",
"driver": "org.postgresql.Driver"
}请将<host>、<port>、<database>、<username>和<password>替换为实际的数据库连接信息。
- 使用Structured Streaming从PostgreSQL数据库读取数据：
df = spark.readStream \
.format("jdbc") \
.option("url", url) \
.option("dbtable", "<table>") \
.option("query", "<query>") \
.option("fetchsize", "1000") \
.option("numPartitions", "10") \
.option("partitionColumn", "<column>") \
.option("lowerBound", "0") \
.option("upperBound", "100") \
.option("checkpointLocation", "<checkpoint_location>") \
.options(properties) \
.load()请将<table>替换为实际的表名，<query>替换为实际的查询语句，<column>替换为实际的分区列名，<checkpoint_location>替换为实际的检查点目录。
在上述代码中，使用了一些可选的参数来优化读取性能，可以根据实际情况进行调整。
- 对读取到的数据进行处理：
processed_df = df.select(<columns>).filter(<condition>)请将<columns>替换为需要选择的列名，<condition>替换为需要过滤的条件。
- 输出处理后的数据：
query = processed_df.writeStream \
.outputMode("append") \
.format("console") \
.start()在上述代码中，使用了console作为输出格式，可以根据实际需求选择其他输出方式，如写入到文件或其他数据库。
- 启动流式查询：
query.awaitTermination()以上代码实现了每隔1小时从PostgreSQL数据库读取数据，并对读取到的数据进行处理和输出。在实际应用中，可以根据需求进行进一步的业务逻辑开发和优化。
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