rdd怎么转换mysql

将RDD转换为MySQL需要进行以下几个步骤：

1. 导入相关依赖

首先需要导入Spark SQL和MySQL的依赖。在Spark项目的pom.xml文件中添加以下依赖：

<groupId>org.apache.spark</groupId>

<artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>

</dependency>

<groupId>mysql</groupId>

<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>

</dependency>

2. 创建SparkSession对象

在代码中创建一个SparkSession对象，用于连接Spark和MySQL数据库。代码示例：

```java

SparkSession spark = SparkSession.builder()

.appName("RDD to MySQL")

.master("local")

.getOrCreate();

3. 创建RDD并转换为DataFrame

创建一个RDD对象，并使用SparkSession的createDataFrame()方法将其转换为DataFrame对象。代码示例：

```java

JavaRDD<Row> rdd = spark.sparkContext()

.parallelize(Arrays.asList("1,John,Doe", "2,Jane,Smith"))

.map(line -> RowFactory.create(line.split(",")));

String schemaString = "id name surname";

List<StructField> fields = new ArrayList<>();

for (String fieldName : schemaString.split(" ")) {

fields.add(DataTypes.createStructField(fieldName, DataTypes.StringType, true));

}

StructType schema = DataTypes.createStructType(fields);

DataFrame df = spark.createDataFrame(rdd, schema);

4. 创建连接并将DataFrame写入MySQL

使用DataFrame的write方法将数据写入MySQL。在write方法中，需要指定MySQL的连接URL、表名、用户名和密码等连接信息。代码示例：

```java

df.write()

.format("jdbc")

.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/database_name")

.option("dbtable", "table_name")

.option("user", "username")

.option("password", "password")

.mode(SaveMode.Append)

.save();

通过以上步骤，你可以将RDD转换为DataFrame，并将其写入MySQL数据库。确保你已经创建了数据库和对应的表。