怎么把spark计算得到的数据再导入mysql中
1、。首先，在NavicatforMySQLManager中，创建目标数据库。在创建的目标数据库的网站中点击“表格”项，右侧会出现导入向导选项。选择SQLServer数据库ODBC，“下一步”，然后选择数据链接属性-SQLSERVER-ODBC。
2、)先导出数据库sql脚本，再导入；2)直接拷贝数据库目录和文件。在不同操作系统或mysql版本情况下，直接拷贝文件的方法可能会有不兼容的情况发生。所以一般推荐用sql脚本形式导入。下面分别介绍两种方法。
3、为了让Spark能够连接到Hive的原有数据仓库，我们需要将Hive中的hive-site.xml文件拷贝到Spark的conf目录下，这样就可以通过这个配置文件找到Hive的元数据以及数据存放。
4、首先在Navicat for MySQL 管理器中，创建目标数据库。点击创建好的目标数据库website点的”表“一项，在右边会出现导入向导选项。选择SQL Server数据库ODBC，“下一步”，数据链接属性－SQLSERVER-ODBC。
如何向mysql中插入数据?
然后插入数据，其中耗时最长的应该是insert插入数据了。为了减小文件大小，推荐使用扩展插入方法，即多行一起批量insert，类似这样：insert into table_name values ()，()，()，...，()； 。
不过值得注意的是，首先需要在数据库链接中设置手动提交，connection.setAutoCommit(false)，然后在执行Statement之后执行connection.commit()。
首先打开MYSQL的管理工具，新建一个test表，并且在表中插入两个字段。接下来在Editplus编辑器中创建一个PHP文件，进行数据库连接，并且选择要操作的数据库。然后通过mysql_query方法执行一个Insert的插入语句。
第一步，我们打开Mysql命令行编辑器，连接Mysql数据库。第二步，我们使用我们要操作的数据库，我们可以先显示一下数据库中的表。（当然你也可以新创建一个表）。第三步，我们显示一下表结构，了解一下表中的列。
import_table(importTable) 我们之前有介绍过，是一款并行导入各种格式文本的工具，封装了 MySQL 语句 load data local infile。
怎么通过sqoop将hdfs上数据导入到mysql
它连接MySQL主服务读二进制日志，然后提取发生在主服务上的行插入事件，解码事件，提取插入到行的每个字段的数据，并使用满意的处理程序得到被要求的格式数据。把它追加到HDFS 中一个文本文件。
在行键选择那里，通过用“”，将需要做行键的多个列写在一起就可以了。例如要将a和b列同时做行键，那么--hbase-row-key a，b就可以了。
开启自动连接。sqoop默认连接本地metastore。注释这个配置会开启自动连接。
)先导出数据库sql脚本，再导入；2)直接拷贝数据库目录和文件。在不同操作系统或mysql版本情况下，直接拷贝文件的方法可能会有不兼容的情况发生。所以一般推荐用sql脚本形式导入。下面分别介绍两种方法。
spark读取数据写入到MySQL的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于spark 读取mysql、spark读取数据写入到MySQL的信息别忘了在本站进行查找喔。