sparksql根据主键更新mysql中的数据

在Spark SQL中，可以使用以下步骤根据主键更新MySQL中的数据：

1. 创建一个DataFrame对象，该对象包含要更新的数据。

2. 使用Spark SQL中的registerTempTable()方法将DataFrame注册为一个临时表。

3. 使用Spark SQL中的sql()方法执行SQL语句，使用UPDATE语句更新MySQL中的数据。在UPDATE语句中，可以使用主键来定位要更新的行。

4. 使用Spark SQL中的cacheTable()方法缓存临时表，以加速后续查询。

下面是一个示例代码：

import org.apache.spark.sql.SQLContext
import org.apache.spark.sql.functions._

val sqlContext = new SQLContext(sc)

// 创建一个DataFrame对象，包含要更新的数据
val data = Seq(
    (1, "John", "Doe", 30),
    (2, "Jane", "Doe", 25),
    (3, "Bob", "Smith", 40)
).toDF("id", "first_name", "last_name", "age")

// 将DataFrame注册为一个临时表
data.registerTempTable("people")

// 使用UPDATE语句更新MySQL中的数据
sqlContext.sql("UPDATE people SET age = 35 WHERE id = 1")

// 缓存临时表，以加速后续查询
sqlContext.cacheTable("people")

// 查询更新后的数据
sqlContext.sql("SELECT * FROM people").show()

上面的代码将ID为1的记录的年龄更新为35，并显示更新后的所有记录。请注意，这只是一个示例，实际上更新数据时需要根据具体情况编写适当的SQL语句