spark数据存储到mysql，spark数据存在哪里

怎么把spark计算得到的数据再导入mysql中

1、在spark中使用hql，处理后转成dframe，连jdbc将数据导入mysql；也可以写脚本；如果只是一个表的话，可以使用sqoop这个工具就是hive和mysql数据迁移的。

2、从HDFS相应的目录逐行读取数据，通过JDBC，把数据批量导入到MYSQL的B表中。我现在用sqoop来代替原来传输的那个功能。先做一下准备工作：hadoop的每个节点下lib文件夹中要有mysql的jar包和sqoop的jar包。

3、步骤：打开navicat for MySQL，连接到数据库所在服务器。如本图就是连接到本地数据库。创建一个空的数据库。

4、)先导出数据库sql脚本，再导入；2)直接拷贝数据库目录和文件。在不同操作系统或mysql版本情况下，直接拷贝文件的方法可能会有不兼容的情况发生。所以一般推荐用sql脚本形式导入。下面分别介绍两种方法。

5、本地使用的话可以百度下载一个，phpmyadmin是网站方式管理mysql数据，如果买的虚拟空间都会带有此功能。在登录界面输入用户及密码。

相关问答

Q1: Spark连接到MySQL并执行查询为什么速度会快

1、Spark使用内存计算，将数据缓存到内存中以便快速访问，然而MapReduce则将数据写入磁盘，导致IO延迟和磁盘开销。Spark速度非常快的原因之一，就是在不同操作中可以在内存中持久化或缓存数据集。

2、MySQL 添加索引后可以提高查询速度的原理是，索引可以类比为一本书的目录，能够快速定位到需要的数据，而不需要扫描整个表。

3、这都要考虑（简单的try catch 也影响性能）。还有一个最致命的问题，你连的未必是本地数据库，这又牵扯到网速问题。综上所述，慢是必然的，尤其是mysql，在配置优化和存储过程上多下点功夫，会提高点查询速度。

4、因为MySQL没有需要查询的进程。如果系统负载较低，MySQL的响应速度会更快，因此使用showprocesslist命令查询MySQL进程列表的速度也会更快。MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQLAB 公司开发，属于Oracle旗下产品。

5、这一个比较快，其实这是把两个SQL 拼接成1个SQL，但是在拼接的时候使用了UNION ，这个过程会排序去重复，这一点上会影响性能。

6、mysql同一连接下两个不同数据库查询速度不一样的原因：在第一次建立连接时缓存IP和hostname的映射关系，同一主机的后续连接将直接查看hostcache，而不用再次进行DNS解析。hostcache中会包含IP登录失败的错误信息。

Q2: 大数据开发这么学习?

以用促学以用促学是最为直接和有效的学习方法。这种学习方式不仅能让小伙伴提高学习效率，还能提升职业价值。注重项目实战案例练习项目实战案例练习对小伙伴学习大数据开发技术有一定的帮助。

如果您想自学大数据开发，可以从以下几个方面入手： 学习编程语言：Java、Python、Scala等是大数据开发中常用的编程语言，您可以选择其中一种或多种进行学习。

作为一名零基础学习者，请不要将大数据开发看做一门与Java、python等相似的IT语言，大数据更像是一门技术，其所包含的内容相对比较多。

大数据开发学习有一定难度，零基础入门首先要学习Java语言打基础，一般而言，Java学习SE、EE，需要约3个月的时间；然后进入大数据技术体系的学习，主要学习Hadoop、Spark、Storm等。

Q3: 大数据核心技术有哪些

1、大数据技术的核心体系涉及多个方面，包括数据采集与预处理、分布式存储、数据库管理、数据仓库、机器学习、并行计算以及数据可视化等。

2、大数据的核心技术是大数据存储与管理技术。拓展知识：具体来说，大数据存储与管理技术主要包括了大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、数据挖掘等方面。

3、大数据的核心技术涵盖了数据采集、预处理、存储、管理和分析等多个方面。

4、大数据基础阶段 大数据基础阶段需掌握的技术有：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis以及hadoop mapreduce hdfs yarn等。

5、大数据方面核心技术有哪些？大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

Q4: spark读mysql数据只出来了字段没数据

缓存问题：如果数据是被缓存的，而且读取的是缓存数据，那么就无法读取到最新数据。此时需要清除缓存或者使用unpersist()方法来删除缓存。数据源问题：如果数据源没有及时更新，那么就无法读取到最新数据。

如果有人告诉你，这个字段的数据类型是什么，那就直接写上，如果实在确定不了，建议选用varchar这个字符类型，上面示例解决方法里就是varchar(32)，表示可以存储32个字符，这个值自己写吧，最大支持255。

检索关键字。mysql数据库有直弹查出来是空，是因为查询的关键字和数据中的关键字有差距，比如存在换行符。MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQLAB公司开发，目前属于Oracle旗下产品。

就是把数据库dbname导出到文件mysql.dbname中。 导入数据：mysqlimport -u root -p123456 mysql.dbname。不用解释了吧。 将文本数据导入数据库：文本数据的字段数据之间用tab键隔开。

若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。1尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。

Q5: hbase数据库是关系型数据库吗

关于hbase的描述正确的是是Google的BigTable的开源实现；运行于HDFS文件系统之上；HBase是一个开源的非关系型分布式数据库；主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。

HBase不是一个关系型数据库，它需要不同的方法定义你的数据模型，HBase实际上定义了一个四维数据模型，下面就是每一维度的定义：行键：每行都有唯一的行键，行键没有数据类型，它内部被认为是一个字节数组。

HBase是一种分布式、面向列的NoSQL数据库，而传统数据库通常是基于关系模型的关系型数据库。这两种数据库在数据存储方式上有所区别。HBase采用了列式存储的方式，将数据按列存储，适合存储大规模、稀疏的数据。

以下是几种常见的非关系型数据库：MongoDB、HBase、Redis、CouchDB、Neo4j等。MongoDB：MongoDB是一种面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。

不属于关系数据库的有：mongodb；cassandra；redis；hbase；neo4j；其中mongodb是非常著名的NoSQL数据库，它是一个面向文档的开源数据库。

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