@lori_jast

Для подключения PySpark к базе данных существует несколько способов, ниже приведены два популярных варианта:

Использование JDBC PySpark может быть использован для чтения и записи данных из/в базы данных с помощью Java Database Connectivity (JDBC). Для этого нужно скачать соответствующий JDBC-драйвер для базы данных и указать его в качестве зависимости в проекте. Затем можно использовать API PySpark для чтения и записи данных из/в базу данных.

Например, следующий код может использоваться для чтения данных из таблицы «employees» в базе данных MySQL:

from pyspark.sql import SparkSession

# Создаем сессию Spark
spark = SparkSession.builder.appName("Read from MySQL").getOrCreate()

# Указываем параметры для подключения к базе данных MySQL
url = "jdbc:mysql://hostname:port/dbname"
user = "username"
password = "password"
table_name = "employees"

# Чтение данных из таблицы в DataFrame
df = spark.read.format("jdbc").option("url", url)     .option("dbtable", table_name)     .option("user", user)     .option("password", password).load()

# Просмотр данных DataFrame
df.show()

Аналогично можно использовать API PySpark для записи DataFrame в базу данных.

Использование библиотеки PyMySQL Еще один способ подключения PySpark к базе данных — использование библиотеки PyMySQL для установления соединения с базой данных и выполнения запросов на языке SQL. Для этого нужно также указать параметры подключения к базе данных и выполнить необходимые запросы.

Например, следующий код может использоваться для чтения данных из таблицы «employees» в базе данных MySQL:

import pymysql
from pyspark.sql import SparkSession

# Создаем сессию Spark
spark = SparkSession.builder.appName("Read from MySQL").getOrCreate()

# Указываем параметры для подключения к базе данных MySQL
host = 'hostname'
user = 'username'
password = 'password'
database = 'dbname'

# Устанавливаем соединение с базой данных
connection = pymysql.connect(host=host, user=user, password=password, db=database)

# Выполняем запрос на чтение данных из таблицы
query = "SELECT * FROM employees"
df = spark.read.jdbc(url=connection, table=query)

# Просмотр данных DataFrame
df.show()

Аналогично можно использовать библиотеку PyMySQL для записи данных в базу данных.

#heap