因此,我一直在使用sbt with assembly将所有依赖项打包到一个jar中,用于spark工作。我做了几个工作,使用C3P0
设置连接池信息,将其广播出去,然后在RDD上使用foreachpartition
获取连接,并将数据插入数据库。在我的sbt构建脚本中,我包括
"mysql" % "mysql-connector-java" % "5.1.33"
这确保JDBC连接器与作业打包在一起。一切都很好。
因此,最近我开始使用SparkSQL,并意识到使用1.3.0
中的新特性,简单地获取一个dataframe并将其保存到jdbc源代码中要容易得多
java.sql.sqlException:没有为jdbc:mysql://some.domain.com/myschema?user=user&password=password在java.sql.drivermanager.getConnection(drivermanager.java:596)在java.sql.drivermanager.getConnection(drivermanager.java:233)
当我在本地运行这个时,我通过设置
SPARK_CLASSPATH=/path/where/mysql-connector-is.jar
最终我想知道的是,为什么工作不能找到驱动程序,而它应该与它一起打包?我的其他工作从来没有这个问题。据我所知,C3P0
和dataframe代码都使用了java.sql.DriverManager
(根据我所知,它处理为您导入所有东西),所以它应该工作得很好??如果存在阻止汇编方法工作的东西,我需要做什么才能使其工作?
此人也有类似问题:http://apache-spark-user-list.1001560.n3.nabble.com/how-to-use-dataframe-with-mysql-td22178.html
您是否已将连接器驱动程序更新到最新版本?另外,在调用load()时是否指定了驱动程序类?
Map<String, String> options = new HashMap<String, String>();
options.put("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/video_rcmd?user=root&password=123456");
options.put("dbtable", "video");
options.put("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver"); //here
DataFrame jdbcDF = sqlContext.load("jdbc", options);
在spark/conf/spark-defaults.conf中,还可以将spark.driver.extraclasspath和spark.executor.extraclasspath设置为MySql driver.jar的路径
因此,我一直在使用sbt with assembly将所有依赖项打包到一个jar中,用于spark工作。我做了几个工作,使用设置连接池信息,将其广播出去,然后在RDD上使用获取连接,并将数据插入数据库。在我的sbt构建脚本中,我包括 这确保JDBC连接器与作业打包在一起。一切都很好。 因此,最近我开始使用SparkSQL,并意识到使用中的新特性,简单地获取一个dataframe并将其保存到jdbc
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