要将MS Access表中的数据读取到Spark数据集中,可以使用Apache Hadoop库中提供的DBInputFormat类。下面是一个使用Java代码示例:
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.SparkContext;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.db.DBConfiguration;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.db.DBInputFormat;
public class MSAccessToSpark {
public static void main(String[] args) {
// 配置Spark应用程序
SparkConf conf = new SparkConf()
.setAppName("MSAccessToSpark")
.setMaster("local");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
SparkContext sparkContext = sc.sc();
// 配置MS Access数据库连接
DBConfiguration.configureDB(sparkContext.hadoopConfiguration(),
"net.ucanaccess.jdbc.UcanaccessDriver",
"jdbc:ucanaccess://path/to/msaccess/file.accdb");
// 配置数据库表和字段
String tableName = "your_table_name";
String[] fields = {"field1", "field2", "field3"};
// 创建DBInputFormat
DBInputFormat.setInput(sparkContext.hadoopConfiguration(),
YourTable.class,
tableName,
null,
null,
fields);
// 读取数据到Spark数据集
JavaRDD rdd = sc.newAPIHadoopRDD(sparkContext.hadoopConfiguration(),
DBInputFormat.class,
YourTable.class,
null);
// 打印数据集中的数据
rdd.foreach(data -> System.out.println(data));
sc.stop();
}
// 定义表结构
public static class YourTable {
public int field1;
public String field2;
public double field3;
public YourTable() {}
public int getField1() {
return field1;
}
public void setField1(int field1) {
this.field1 = field1;
}
public String getField2() {
return field2;
}
public void setField2(String field2) {
this.field2 = field2;
}
public double getField3() {
return field3;
}
public void setField3(double field3) {
this.field3 = field3;
}
@Override
public String toString() {
return "YourTable{" +
"field1=" + field1 +
", field2='" + field2 + '\'' +
", field3=" + field3 +
'}';
}
}
}
在上述代码中,需要将path/to/msaccess/file.accdb
替换为实际的MS Access数据库文件路径,将your_table_name
替换为实际的表名,将field1
、field2
和field3
替换为实际的字段名。
此外,还需要将net.ucanaccess.jdbc.UcanaccessDriver
添加到项目的依赖中,以便能够连接和读取MS Access数据库。