以下是使用Spark连接MySQL数据库、添加数据和读取数据的步骤（基于Scala API）：
1. 准备工作
- 添加MySQL驱动依赖
在Spark项目中引入MySQL Connector JAR包（如 mysql-connector-java-8.0.33.jar ），或通过Spark提交命令指定：
bash
spark-submit --jars mysql-connector-java-8.0.33.jar your_app.jar
- 确保MySQL服务运行
确认数据库、表存在，且Spark所在节点可访问MySQL端口（默认3306）。
2. 读取MySQL数据
scala
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Spark MySQL Example")
.master("local[*]") // 或集群地址
.getOrCreate()
// 读取参数配置
val jdbcUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/test_db?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf8"
val table = "users" // 表名
val user = "root"
val password = "your_password"
// 读取数据为DataFrame
val df = spark.read.format("jdbc")
.option("url", jdbcUrl)
.option("dbtable", table)
.option("user", user)
.option("password", password)
.load()
// 显示数据
df.show()
3. 写入数据到MySQL
scala
// 假设已有待写入的DataFrame（如dfToSave）
val writeMode = "append" // 写入模式：append（追加）、overwrite（覆盖）、ignore（忽略重复）、errorIfExists（冲突报错）
dfToSave.write.format("jdbc")
.option("url", jdbcUrl)
.option("dbtable", "new_users") // 目标表名
.option("user", user)
.option("password", password)
.option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver") // 驱动类（可选，Spark会自动推断）
.mode(writeMode)
.save()
关键参数说明
- jdbcUrl ：MySQL连接URL，需指定数据库名和字符编码（避免中文乱码）。
- dbtable ：支持直接写表名，或子查询（如 "(SELECT * FROM users WHERE age > 18) AS subquery" ）。
- writeMode ：控制写入行为，根据需求选择模式。
注意事项
1. 驱动版本匹配：确保MySQL驱动版本与数据库版本兼容（如MySQL 8.0+对应 mysql-connector-java 8.0+ ）。
2. 分区并行读取：若数据量大，可添加 partitionColumn 、 lowerBound 、 upperBound 参数并行读取：
scala
.option("partitionColumn", "id") // 分区字段（需为数字类型）
.option("lowerBound", "1") // 分区最小值
.option("upperBound", "1000") // 分区最大值
.option("numPartitions", "4") // 分区数（并行度）
3. 事务支持：MySQL JDBC写入不保证事务原子性，大规模写入建议使用批量操作或外部工具（如Sqoop）。
通过以上代码，可实现Spark与MySQL的数据交互。