Amazon web services AWS EMR齐柏林飞艇缺少MYSQL解释器

我在AWS上与齐柏林飞艇一起启动了一个全新的AWS EMR Spark集群，以查询MYSQL数据库。当我试图在齐柏林飞艇中添加MYSQL解释器时，该选项不存在。我在谷歌上搜索，想找到一种方法让解释器显示出来，但我没有找到解决办法。如何在齐柏林飞艇中获得MYSQL解释器，以便查询MYSQL数据库

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< P> > Spice SQL支持了许多代码<>代码> SQL：2003 和<代码> SQL：2011 < /代码>（1）[2 ]，您可以考虑通过添加依赖性来通过ZelPin上的火花来实现这一点。

获取具有正确版本的mysql连接器

将其添加为齐柏林飞艇上Spark解释器的依赖项。（我把罐子放在主机上）

您现在应该能够访问MySQL表。以下是使用Scala API的示例：

/* Database Configuration*/
val jdbcURL = s"jdbc:mysql://${HOST}/${DATABASE}"
val jdbcUsername = s"${USERNAME}"
val jdbcPassword = s"${PASSWORD}"

import java.util.Properties
val connectionProperties = new Properties()
connectionProperties.put("user", jdbcUsername)
connectionProperties.put("password", jdbcPassword)
connectionProperties.put("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver")

/* Read Data from MySQL */
val desiredData = spark.read.jdbc(jdbcURL, "${TABLE NAME}", connectionProperties)
desiredData.printSchema

/* Data Manipulation */
desiredData.createOrReplaceTempView("desiredData")
val query = s"""
SELECT COUNT(*) AS `Record Number`
FROM desiredData
"""
spark.sql(query).show

val query2 = s"""
SELECT ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY column1 ORDER BY column1, column2) AS column3
FROM desiredData
"""
spark.sql(query2).show
.
.
.

测试注意事项：

EMR:EMR-5.10.0，带清管器0.17.0、齐柏林飞艇0.7.3和火花2.2.0

MySQL:MariaDB 5.2.10

工具书类

阿帕奇蜂巢（不另作说明）。家。[在线]Cwiki.apache.org。可在以下网址查阅：[于2017年12月1日查阅]

阿帕奇火花公司（n.d.）。与Apache Hive的兼容性。[在线]spark.apache.org。网址：​ [于2017年12月1日查阅]

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Spice SQL支持<代码> SQL：2003 和<代码> SQL：2011 < /代码> [ 1 ] [2 ]，您可以考虑通过添加依赖性来通过Zelpin的火花来实现这一点。

获取具有正确版本的mysql连接器

将其添加为齐柏林飞艇上Spark解释器的依赖项。（我把罐子放在主机上）

您现在应该能够访问MySQL表。以下是使用Scala API的示例：

/* Database Configuration*/
val jdbcURL = s"jdbc:mysql://${HOST}/${DATABASE}"
val jdbcUsername = s"${USERNAME}"
val jdbcPassword = s"${PASSWORD}"

import java.util.Properties
val connectionProperties = new Properties()
connectionProperties.put("user", jdbcUsername)
connectionProperties.put("password", jdbcPassword)
connectionProperties.put("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver")

/* Read Data from MySQL */
val desiredData = spark.read.jdbc(jdbcURL, "${TABLE NAME}", connectionProperties)
desiredData.printSchema

/* Data Manipulation */
desiredData.createOrReplaceTempView("desiredData")
val query = s"""
SELECT COUNT(*) AS `Record Number`
FROM desiredData
"""
spark.sql(query).show

val query2 = s"""
SELECT ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY column1 ORDER BY column1, column2) AS column3
FROM desiredData
"""
spark.sql(query2).show
.
.
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测试注意事项：

EMR:EMR-5.10.0，带清管器0.17.0、齐柏林飞艇0.7.3和火花2.2.0

MySQL:MariaDB 5.2.10

工具书类

阿帕奇蜂巢（不另作说明）。家。[在线]Cwiki.apache.org。可在以下网址查阅：[于2017年12月1日查阅]

阿帕奇火花公司（n.d.）。与Apache Hive的兼容性。[在线]spark.apache.org。网址：​ [于2017年12月1日查阅]