Spark jdbc postgresql数据库连接和写入操作源码解读

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,通用型 2核4GB 50GB
云原生数据库 PolarDB PostgreSQL 版,标准版 2核4GB 50GB
简介: 概述:Spark postgresql jdbc 数据库连接和写入操作源码解读,详细记录了SparkSQL对数据库的操作,通过java程序,在本地开发和运行。整体为,Spark建立数据库连接,读取数据,将DataFrame数据写入另一个数据库表中。附带完整项目源码(完整项目源码github)。1.首先在postgreSQL中创建一张测试表,并插入数据。(完整项目源码G

概述:Spark postgresql jdbc 数据库连接和写入操作源码解读,详细记录了SparkSQL对数据库的操作,通过java程序,在本地开发和运行。整体为,Spark建立数据库连接,读取数据,将DataFrame数据写入另一个数据库表中。附带完整项目源码(完整项目源码github)。

这里写图片描述

1.首先在postgreSQL中创建一张测试表,并插入数据。(完整项目源码Github)

1.1. 在postgreSQL中的postgres用户下,创建 products

CREATE TABLE products (
    product_no integer,
    name text,
    price numeric
);

1.2. 在 products 插入数据

INSERT INTO products (product_no, name, price) VALUES
    (1, 'Cheese', 9.99),
    (2, 'Bread', 1.99),
    (3, 'Milk', 2.99);

查看数据库写入结果。

这里写图片描述

2.编写SPARK程序。(完整项目源码Github

2.1.读取Postgresql某一张表的数据为DataFrame(完整项目源码Github

SparkPostgresqlJdbc.java
Properties connectionProperties = new Properties();


//增加数据库的用户名(user)密码(password),指定postgresql驱动(driver)
connectionProperties.put("user","postgres");
connectionProperties.put("password","123456");
connectionProperties.put("driver","org.postgresql.Driver");

//SparkJdbc读取Postgresql的products表内容
Dataset<Row> jdbcDF = spark.read()
        .jdbc("jdbc:postgresql://localhost:5432/postgres","products",connectionProperties).select("name","price");

//显示jdbcDF数据内容
jdbcDF.show();

2.2.写入Postgresql某张表中

//将jdbcDF数据新建并写入newproducts,append模式是连接模式,默认的是"error"模式。
jdbcDF.write().mode("append")
        .jdbc("jdbc:postgresql://localhost:5432/postgres","newproducts",connectionProperties);

3.运行程序,并查看结果(如果在IDEA中开发不熟练,可以看我另一篇博文spark (java API) 在Intellij IDEA中开发并运行)。

3.1.直接在intellij IDEA(社区版)中运行。

a.在运行按钮的“Edit Configeration”中的VM option中添加“-Dspark.master=local”

这里写图片描述

3.2.在终端(Terminal)中运行。

/opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit \
  --class "SparkPostgresqlJdbc" \
  --master local[4] \
  --driver-class-path /home/xiaolei/.m2/repository/org/postgresql/postgresql/9.4.1212/postgresql-9.4.1212.jar \
  target/SparkPostgresqlJdbc-1.0-SNAPSHOT.jar

其中 --driver-class-path 指定下载的postgresql JDBC数据
库驱动路径,命令执行要在项目的根目录中(/home/xiaolei/Data/GS/Spark/SparkPostgresqlJdbc)。

这里写图片描述

查看Spark写入数据库中的数据

这里写图片描述

4.以下为项目中主要源码(完整项目源码Github):

4.1.项目配置源码pom.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>wangxiaolei</groupId>
    <artifactId>SparkPostgresqlJdbc</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <dependencies>
        <dependency> <!-- Spark dependency -->
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
            <version>2.1.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
            <version>2.1.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.postgresql</groupId>
            <artifactId>postgresql</artifactId>
            <version>9.4.1212</version>
        </dependency>
    </dependencies>
</project>

4.2.java源码SparkPostgresqlJdbc.java

import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

import java.util.Properties;

/**
 * MIT.
 * Author: wangxiaolei(王小雷).
 * Date:17-2-9.
 * Project:SparkPostgresqlJdbc.
 */
public class SparkPostgresqlJdbc {
    public static void main (String[] args) {

        SparkSession spark = SparkSession
                .builder()
                .appName("SparkPostgresqlJdbc")
                .config("spark.some.config.option","some-value")
                .getOrCreate();
    //启动runSparkPostgresqlJdbc程序
        runSparkPostgresqlJdbc(spark);

        spark.stop();

    }

    private static void runSparkPostgresqlJdbc(SparkSession spark){
        //new一个属性
        System.out.println("确保数据库已经开启,并创建了products表和插入了数据");
        Properties connectionProperties = new Properties();


        //增加数据库的用户名(user)密码(password),指定postgresql驱动(driver)
        System.out.println("增加数据库的用户名(user)密码(password),指定postgresql驱动(driver)");
        connectionProperties.put("user","postgres");
        connectionProperties.put("password","123456");
        connectionProperties.put("driver","org.postgresql.Driver");



        //SparkJdbc读取Postgresql的products表内容
        System.out.println("SparkJdbc读取Postgresql的products表内容");
        Dataset<Row> jdbcDF = spark.read()
                .jdbc("jdbc:postgresql://localhost:5432/postgres","products",connectionProperties).select("name","price");
        //显示jdbcDF数据内容
        jdbcDF.show();



        //将jdbcDF数据新建并写入newproducts,append模式是连接模式,默认的是"error"模式。
        jdbcDF.write().mode("append")
                .jdbc("jdbc:postgresql://localhost:5432/postgres","newproducts",connectionProperties);

    }
}

完整项目源码Github

相关实践学习
使用PolarDB和ECS搭建门户网站
本场景主要介绍基于PolarDB和ECS实现搭建门户网站。
阿里云数据库产品家族及特性
阿里云智能数据库产品团队一直致力于不断健全产品体系,提升产品性能,打磨产品功能,从而帮助客户实现更加极致的弹性能力、具备更强的扩展能力、并利用云设施进一步降低企业成本。以云原生+分布式为核心技术抓手,打造以自研的在线事务型(OLTP)数据库Polar DB和在线分析型(OLAP)数据库Analytic DB为代表的新一代企业级云原生数据库产品体系, 结合NoSQL数据库、数据库生态工具、云原生智能化数据库管控平台,为阿里巴巴经济体以及各个行业的企业客户和开发者提供从公共云到混合云再到私有云的完整解决方案,提供基于云基础设施进行数据从处理、到存储、再到计算与分析的一体化解决方案。本节课带你了解阿里云数据库产品家族及特性。
目录
相关文章
|
1月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
一个项目用5款数据库?MySQL、PostgreSQL、ClickHouse、MongoDB区别,适用场景
一个项目用5款数据库?MySQL、PostgreSQL、ClickHouse、MongoDB——特点、性能、扩展性、安全性、适用场景比较
|
9天前
|
关系型数据库 分布式数据库 数据库
PostgreSQL+Citus分布式数据库
PostgreSQL+Citus分布式数据库
39 15
|
2月前
|
SQL 关系型数据库 数据库
PostgreSQL数据库报错 ERROR: multiple default values specified for column "" of table "" 如何解决?
PostgreSQL数据库报错 ERROR: multiple default values specified for column "" of table "" 如何解决?
307 59
|
17天前
|
SQL 关系型数据库 数据库
PostgreSQL性能飙升的秘密:这几个调优技巧让你的数据库查询速度翻倍!
【10月更文挑战第25天】本文介绍了几种有效提升 PostgreSQL 数据库查询效率的方法,包括索引优化、查询优化、配置优化和硬件优化。通过合理设计索引、编写高效 SQL 查询、调整配置参数和选择合适硬件,可以显著提高数据库性能。
108 1
|
20天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL vs. PostgreSQL:选择适合你的开源数据库
在众多开源数据库中,MySQL和PostgreSQL无疑是最受欢迎的两个。它们都有着强大的功能、广泛的社区支持和丰富的生态系统。然而,它们在设计理念、性能特点、功能特性等方面存在着显著的差异。本文将从这三个方面对MySQL和PostgreSQL进行比较,以帮助您选择更适合您需求的开源数据库。
80 4
|
1月前
|
SQL Java 数据库
Springboot+spring-boot-starter-data-jdbc实现数据库的操作
本文介绍了如何使用Spring Boot的spring-boot-starter-data-jdbc依赖来操作数据库,包括添加依赖、配置数据库信息和编写基于JdbcTemplate的数据访问代码。
47 2
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 数据库
使用 PostgreSQL 和 Python 实现数据库操作
【10月更文挑战第2天】使用 PostgreSQL 和 Python 实现数据库操作
|
2月前
|
Oracle NoSQL 关系型数据库
主流数据库对比:MySQL、PostgreSQL、Oracle和Redis的优缺点分析
主流数据库对比:MySQL、PostgreSQL、Oracle和Redis的优缺点分析
378 2
|
1月前
|
SQL druid Java
JDBC和数据库连接池-两个工具类-JDBCUtilsByDruid和BasicDAO
JDBC和数据库连接池-两个工具类-JDBCUtilsByDruid和BasicDAO
28 0
|
1月前
|
SQL 分布式计算 Java
大数据-96 Spark 集群 SparkSQL Scala编写SQL操作SparkSQL的数据源:JSON、CSV、JDBC、Hive
大数据-96 Spark 集群 SparkSQL Scala编写SQL操作SparkSQL的数据源:JSON、CSV、JDBC、Hive
34 0

热门文章

最新文章