本篇内容介绍了“spark怎么通过jdbc方式连接关系型数据库”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

1 创建sparkSession对象

val sparkSession = SparkSession.builder().appName("findIPRel").getOrCreate()

2 jdbc链接创建DataFrame对象

    val jdbcDF = sparkSession.read
      .format("jdbc")
      .option("driver", "org.postgresql.Driver")  //必须添加
      .option("url", "jdbc:postgresql://121.36.61.51:5432/xsbigdatadb")
      .option("dbtable", "ods_proto_log")
      .option("user", "postgres")
      .option("password", "root@456")
      .load()

其中需要注意的是一定要加上对driver选项的指定，否则就算你的类路径中含有对应数据库的jdbc包，也会报找不到合适的驱动的错误。

3 通过dataFrame对象使用dsl方式对数据进行查询

val ori = jdbcDF.select("srcip","dstip").rdd.map{
      case Row(col1:String,col2:String) => (col1,col2)
      case _ =>(srcIp,srcIp)
    }

4.其他

• maven中添加pg数据库的jdbc报的依赖

        <dependency>
            <groupId>org.postgresql</groupId>
            <artifactId>postgresql</artifactId>
            <version>42.2.18</version>
        </dependency>

• spark提交指定依赖jar包 在提交命令中加上--jars选项，例如spark-submit --class com.pxu.spark.core.FindIpRel --jars ./postgresql-42.2.18.jar --master spark://master:7077 ./sparkLearn-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar 192.168.14.17 192.168.73.58 4 hdfs://master:9000/submitTest/output/out3

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