在Spark中读取MySQL数据库数据，可以通过以下步骤实现：

1、引入相关依赖库

2、创建SparkSession

3、使用SparkSession的read API读取MySQL数据

4、对读取的数据进行操作

5、关闭SparkSession

下面是一个详细的示例：

1、引入相关依赖库

在项目的pom.xml文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysqlconnectorjava</artifactId>
    <version>8.0.26</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>sparksql_2.12</artifactId>
    <version>3.1.2</version>
</dependency>

2、创建SparkSession

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder 
    .appName("Read MySQL Data") 
    .getOrCreate()

3、使用SparkSession的read API读取MySQL数据

url = "jdbc:mysql://localhost:3306/database_name"
properties = {
    "user": "username",
    "password": "password",
    "driver": "com.mysql.cj.jdbc.Driver"
}
table_name = "table_name"
df = spark.read 
    .jdbc(url, table_name, properties=properties)

4、对读取的数据进行操作

显示前5行数据：

df.show(5)

5、关闭SparkSession

spark.stop()

相关问题与解答：

Q1: 如何在Spark中将读取的MySQL数据写入到另一个表中？

A1: 可以使用DataFrame的write API将数据写入到另一个表中。

df.write 
    .mode("overwrite") 
    .jdbc(url, "new_table_name", properties=properties)

Q2: 如果MySQL中的表结构发生变化，如何更新Spark中的DataFrame？

A2: 如果MySQL中的表结构发生变化，需要重新读取数据以获取最新的表结构，可以使用spark.read.jdbc()方法再次读取数据，生成新的DataFrame。