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使用 Azure Databricks 查询 MySQL

此示例使用其 JDBC 驱动程序查询 MySQL。 有关读取、写入、配置并行度和查询下推的更多详细信息，请参阅 使用 JDBC 的查询数据库。

重要

旧查询联合文档已停用，可能不会更新。 此内容中提到的配置未经 Databricks 正式认可或测试。 如果 Lakehouse 联邦 支持源数据库，Databricks 建议改用它。

使用 JDBC

Python

driver = "com.mysql.cj.jdbc.Driver"

database_host = "<database-host-url>"
database_port = "3306" # update if you use a non-default port
database_name = "<database-name>"
table = "<table-name>"
user = "<username>"
password = "<password>"

url = f"jdbc:mysql://{database_host}:{database_port}/{database_name}"

remote_table = (spark.read
  .format("jdbc")
  .option("driver", driver)
  .option("url", url)
  .option("dbtable", table)
  .option("user", user)
  .option("password", password)
  .load()
)

Scala(编程语言)

val driver = "com.mysql.cj.jdbc.Driver"

val database_host = "<database-host-url>"
val database_port = "3306" # update if you use a non-default port
val database_name = "<database-name>"
val table = "<table-name>"
val user = "<username>"
val password = "<password>"

val url = s"jdbc:mysql://${database_host}:${database_port}/${database_name}"

val remote_table = spark.read
  .format("jdbc")
  .option("driver", driver)
  .option("url", url)
  .option("dbtable", table)
  .option("user", user)
  .option("password", password)
  .load()

在 Databricks Runtime 中使用 MySQL 连接器

使用 Databricks Runtime 11.3 LTS 及更高版本，可以使用命名连接器查询 MySQL。 请参阅以下示例：

Python

remote_table = (spark.read
  .format("mysql")
  .option("dbtable", "table_name")
  .option("host", "database_hostname")
  .option("port", "3306") # Optional - will use default port 3306 if not specified.
  .option("database", "database_name")
  .option("user", "username")
  .option("password", "password")
  .load()
)

SQL

DROP TABLE IF EXISTS mysql_table;
CREATE TABLE mysql_table
USING mysql
OPTIONS (
  dbtable '<table-name>',
  host '<database-host-url>',
  port '3306', /* Optional - will use default port 3306 if not specified. */
  database '<database-name>',
  user '<username>',
  password '<password>'
);
SELECT * from mysql_table;

Scala(编程语言)

val remote_table = spark.read
  .format("mysql")
  .option("dbtable", "table_name")
  .option("host", "database_hostname")
  .option("port", "3306") # Optional - will use default port 3306 if not specified.
  .option("database", "database_name")
  .option("user", "username")
  .option("password", "password")
  .load()
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