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这里以关系数据库MySQL为例。首先，请参考厦门大学数据库实验室博客教程（Ubuntu安装MySQL），在Linux系统中安装好MySQL数据库。这里假设你已经成功安装了MySQL数据库。下面我们要新建一个测试Spark程序的数据库，数据库名称是“spark”，表的名称是“student”。
请执行下面命令在Linux中启动MySQL数据库，并完成数据库和表的创建，以及样例数据的录入：
service mysql start
mysql -u root -p
//屏幕会提示你输入密码
输入密码后，你就可以进入“mysql>”命令提示符状态，然后就可以输入下面的SQL语句完成数据库和表的创建：
mysql> create database spark;
mysql> use spark;
mysql> create table student (id int(4), name char(20), gender char(4), age int(4));
mysql> alter table student change id id int auto_increment primary key;
mysql> insert into student values(1,'Xueqian','F',23);
mysql> insert into student values(2,'Weiliang','M',24);
mysql> select * from student;
上面已经创建好了我们所需要的MySQL数据库和表，下面我们编写Spark应用程序连接MySQL数据库并且读写数据。
Spark支持通过JDBC方式连接到其他数据库获取数据生成DataFrame。
首先，请进入Linux系统（本教程统一使用hadoop用户名登录），打开火狐（FireFox）浏览器，下载一个MySQL的JDBC驱动（下载）。在火狐浏览器中下载时，一般默认保存在hadoop用户的当前工作目录的“下载”目录下，所以，可以打开一个终端界面，输入下面命令查看：
cd ~
cd 下载
就可以看到刚才下载到的MySQL的JDBC驱动程序，文件名称为mysql-connector-java-5.1.40.tar.gz（你下载的版本可能和这个不同）。现在，使用下面命令，把该驱动程序拷贝到spark的安装目录下：
sudo tar -zxf ~/下载/mysql-connector-java-5.1.40.tar.gz -C /usr/local/spark/jars
cd /usr/local/spark/jars
ls
这时就可以在/usr/local/spark/jars目录下看到这个驱动程序文件所在的文件夹mysql-connector-java-5.1.40，进入这个文件夹，就可以看到驱动程序文件mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar。
请输入下面命令启动已经安装在Linux系统中的mysql数据库（如果前面已经启动了MySQL数据库，这里就不用重复启动了）。
service mysql start
下面，我们要启动一个pyspark，而且启动的时候，要附加一些参数。启动pyspark时，必须指定mysql连接驱动jar包。
cd /usr/local/spark
./bin/pyspark \
--jars /usr/local/spark/jars/mysql-connector-java-5.1.40/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar \
--driver-class-path /usr/local/spark/jars/mysql-connector-java-5.1.40/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar
上面的命令行中，在一行的末尾加入斜杠\，是为了告诉spark-shell，命令还没有结束。
启动进入pyspark以后，可以执行以下命令连接数据库，读取数据，并显示：
>>> jdbcDF = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/spark").option("driver","com.mysql.jdbc.Driver").option("dbtable", "student").option("user", "root").option("password", "hadoop").load()
>>> jdbcDF.show()
下面我们再来看一下如何往MySQL中写入数据。
为了看到MySQL数据库在Spark程序执行前后发生的变化，我们先在Linux系统中新建一个终端，使用下面命令查看一下MySQL数据库中的数据库spark中的表student的内容：
service mysql start //如果前面已经启动MySQL数据库，这里不用再执行这条命令
mysql -u root -p
执行上述命令后，屏幕上会提示你输入MySQL数据库密码，我们这里给数据库设置的用户是root，密码是hadoop。
因为之前我们已经在MySQL数据库中创建了一个名称为spark的数据库，并创建了一个名称为student的表，现在查看一下：
mysql> use spark;
Database changed
mysql> select * from student;
//上面命令执行后返回下面结果
+------+----------+--------+------+
| id | name | gender | age |
+------+----------+--------+------+
| 1 | Xueqian | F | 23 |
| 2 | Weiliang | M | 24 |
+------+----------+--------+------+
2 rows in set (0.00 sec)
现在我们开始在pyspark中编写程序，往spark.student表中插入两条记录。
下面，我们要启动一个pyspark，而且启动的时候，要附加一些参数。启动pyspark时，必须指定mysql连接驱动jar包（如果你前面已经采用下面方式启动了pyspark，就不需要重复启动了）：
cd /usr/local/spark
./bin/pyspark \
--jars /usr/local/spark/jars/mysql-connector-java-5.1.40/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar \
--driver-class-path /usr/local/spark/jars/mysql-connector-java-5.1.40/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar
上面的命令行中，在一行的末尾加入斜杠\，是为了告诉spark-shell，命令还没有结束。
启动进入pyspark以后，可以执行以下命令连接数据库，写入数据，程序如下（你可以把下面程序一条条拷贝到pyspark中执行）
>>> from pyspark.sql.types import Row
>>> from pyspark.sql.types import StructType
>>> from pyspark.sql.types import StructField
>>> from pyspark.sql.types import StringType
>>> from pyspark.sql.types import IntegerType
>>> studentRDD = spark.sparkContext.parallelize(["3 Rongcheng M 26","4 Guanhua M 27"]).map(lambda line : line.split(" "))
//下面要设置模式信息
>>> schema = StructType([StructField("name", StringType(), True),StructField("gender", StringType(), True),StructField("age",IntegerType(), True)])
>>> rowRDD = studentRDD.map(lambda p : Row(p[1].strip(), p[2].strip(),int(p[3])))
//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
>>> studentDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema)
>>> prop = {}
>>> prop['user'] = 'root'
>>> prop['password'] = 'hadoop'
>>> prop['driver'] = "com.mysql.jdbc.Driver"
>>> studentDF.write.jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/spark",'student','append', prop)
在pyspark中执行完上述程序后，我们可以看一下效果，看看MySQL数据库中的spark.student表发生了什么变化。请在刚才的另外一个窗口的MySQL命令提示符下面继续输入下面命令：
mysql> select * from student;
+------+-----------+--------+------+
| id | name | gender | age |
+------+-----------+--------+------+
| 1 | Xueqian | F | 23 |
| 2 | Weiliang | M | 24 |
| 3 | Rongcheng | M | 26 |
| 4 | Guanhua | M | 27 |
+------+-----------+--------+------+
4 rows in set (0.00 sec)