使用Spark SQL更新MySQL数据：主键更新指南

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。