dataframe是在spark1.3.0中推出的新的api，这让spark具备了处理大规模结构化数据的能力，在比原有的RDD转化方式易用的前提下，据说计算性能更还快了两倍。spark在离线批处理或者实时计算中都可以将rdd转成dataframe进而通过简单的sql命令对数据进行操作，对于熟悉sql的人来说在转换和过滤过程很方便，甚至可以有更高层次的应用，比如在实时这一块，传入kafka的topic名称和sql语句，后台读取自己配置好的内容字段反射成一个class并利用出入的sql对实时数据进行计算，这种情况下不会spark streaming的人也都可以方便的享受到实时计算带来的好处。 下面的示例为读取本地文件成rdd并隐式转换成dataframe对数据进行查询，最后以追加的形式写入mysql表的过程,scala代码示例如下上面代码textFile开发云主机域名中的示例数据如下，数据来自hive，字段信息分别为 分区号、用户id、注册时间、第三方号这里注意字段类型映射，即case class类到dataframe映射，从官网的截图如下更多明细可以查看官方文档 Spark SQL and DataFrame Guide以上这篇spark rdd转dataframe 写入mysql的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持开发云。
Mysql存储过程1.创建存储过程语法（格式）解析：2.存储过程内具体语法与逻辑A.定义变量语法：注：可以在参数类型后面加 DEFAULT NULL； 来设置初始值。B.变量赋值：方式1（直接对变量进行赋值）：方式2（sql查询的结果直接赋值给变量）：方式3（…
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