编程实现利用 DataFrame 读写 MySQL 的数据
（1）在 MySQL 数据库中新建数据库 sparktest，再创建表 employee，包含如表 6-2 所示的两行数据。
表 6-2 employee 表原有数据
（2）配置 Spark 通过 JDBC 连接数据库 MySQL，编程实现利用 DataFrame 插入如表 6-3 所示的两行数据到 MySQL 中，最后打印出 age 的最大值和 age 的总和。
表 6-3 employee 表新增数据
（1）登录mysql：
（2）新建数据库sparktest，新建数据表employee，并输入数据：
（3）启动spark-shell，并指定mysql连接驱动jar包（如果你前面已经采用下面方式启动了spark-shell，就不需要重复启动了）
cd /usr/local/spark ./bin/spark-shell \ --jars /usr/local/spark/mysql-connector-java-5.1.40/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar \ --driver-class-path /usr/local/spark/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar
（4）输入程序：
import java.util.Properties import org.apache.spark.sql.{SQLContext, Row} import org.apache.spark.sql.types.{StringType, IntegerType, StructField, StructType} val sqlContext = new SQLContext(sc) //下面我们设置两条数据表示两个职工信息 val studentRDD = sc.parallelize(Array("3 Mary F 26","4 Tom M 23")).map(_.split(" ")) //下面要设置模式信息 val schema = StructType(List(StructField("id", IntegerType, true),StructField("name", StringType, true),StructField("gender", StringType, true),StructField("age", StringType, true))) //下面创建Row对象，每个Row对象都是rowRDD中的一行 val rowRDD = studentRDD.map(p => Row(p(0).toInt, p(1).trim, p(2).trim, p(3).trim)) //建立起Row对象和模式之间的对应关系，也就是把数据和模式对应起来 val studentDataFrame = sqlContext.createDataFrame(rowRDD, schema) //下面创建一个prop变量用来保存JDBC连接参数 val prop = new Properties() prop.put("user", "root") //表示用户名是root prop.put("password", "123456") //表示密码是hadoop prop.put("driver","com.mysql.jdbc.Driver") //表示驱动程序是com.mysql.jdbc.Driver //下面就可以连接数据库，采用append模式，表示追加记录到数据库sparktest的employee表中 studentDataFrame.write.mode("append").jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest", "sparktest.employee", prop)
查看更新后的数据表：
