我在AWS EMR上运行一个星火应用程序。我尝试使用Spark连接到MySQL数据库,如下所示:
with SparkSession.builder.appName('My test spark').getOrCreate() as spark:
dataframe_mysql = spark.read.format('jdbc').options(
url='mydb.host.com',
driver='com.mysql.cj.jdbc.Driver',
dbtable
我在Windows10上运行Spark 2.1.0。我连接到一个MySQL数据库,使用JDBC将数据放入spark。如下所示,每当我执行一个操作时,我都会收到以下警告,这让我想知道每个操作都是从数据库中检索数据的。
scala> val jdbcDF2 = spark.read.jdbc("jdbc:mysql:dbserver", "schema.tablename", connectionProperties)
Wed Mar 29 15:05:23 IST 2017 WARN: Establishing SSL connection without
我使用的是Subsonic 3.0.0.3活动目录。在程序运行期间,打开与MySQL数据库的多个连接。我可以在MySQL管理器中看到此线程。在这种情况下,我使用的是数据库:
var db = new DB();
var nClient = Enumerable.First(db.clients, c => c.id_client == cl.ID);
nClient.data = data;
nClient.Update();
另一个例子
var nClient = new client { data= cl.data };
nClient.Save();
如何正确关闭与数据库的连接?或
我已经编写了一个快速PHP类来简化对mysql数据库的访问。这个类工作得很好,并且有一个query()方法,它打开连接,执行查询,然后关闭连接(我知道连接应该在脚本完成后由PHP自己关闭,但我不太喜欢依赖它)。
从性能的角度来看,我知道每次执行查询时总是打开到数据库的连接可能不是一个很好的做法(而且当我尝试使用mysql_real_escape_string()过滤输入时,它不起作用,因为没有活动的数据库连接)。但我想更清楚地说明这一点。这样做是不是很不对?为什么?我也想知道这方面有什么好的替代方案。
下面是这个类:
class DB {
private $conn;
//database
我正在GKE上的Kubernetes上部署一个批处理spark作业。Job试图从MySQL (Google Cloud SQL)获取一些数据,但它给出了连接链接故障。我尝试通过从pod安装mysql客户端来手动连接到mysql,连接正常。我还需要配置什么吗?
例外:
Exception in thread "main" com.mysql.cj.jdbc.exceptions.CommunicationsException: Communications link failure
The last packet sent successfully to the server
<?php
//database connectivity
$connect_error='Sorry We could not able to connect to the database';
mysql_connect('localhost','root','') or die($connect_error);
mysql_select_db('beehive_intwebpage') or die ($connect_error);
?>
我们在本地主机中设置了这
首先,我构建了scala应用程序,使用这一行代码从apache中的mysql表中读取数据。
val spark = SparkSession.builder().master("local").appName("Fuzzy Match Analysis").config("spark.sql.warehouse.dir","file:///tmp/spark-warehouse").getOrCreate()
import spark.implicits._
var df = spark.read.format("jdbc
我试图使用Pyspark连接插入到现有的Mysql表中,但是我得到了以下错误
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/hdp/current/spark2-client/python/pyspark/sql/context.py", line 384, in sql
return self.sparkSession.sql(sqlQuery)
File "/usr/hdp/current/spark2-client/python/pyspark/sql/se