推荐的大数据来自MySQL的ETL解决方案是什么？

推荐的大数据来自MySQL的ETL解决方案是使用Apache Spark。Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，它可以与MySQL数据库进行连接，并通过Spark的数据处理和转换功能来执行ETL操作。

以下是一个使用Spark进行MySQL数据提取、转换和加载（ETL）的示例代码：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object MySQLETL {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建 SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("MySQL ETL")
      .master("local")
      .getOrCreate()

    // 配置 MySQL 数据库连接信息
    val jdbcHostname = "localhost"
    val jdbcPort = 3306
    val jdbcDatabase = "your_database"
    val jdbcUsername = "your_username"
    val jdbcPassword = "your_password"

    // 定义 MySQL 连接 URL
    val jdbcUrl = s"jdbc:mysql://${jdbcHostname}:${jdbcPort}/${jdbcDatabase}"

    // 定义要加载的 MySQL 表名
    val tableName = "your_table"

    // 读取 MySQL 表数据
    val df = spark.read
      .format("jdbc")
      .option("url", jdbcUrl)
      .option("dbtable", tableName)
      .option("user", jdbcUsername)
      .option("password", jdbcPassword)
      .load()

    // 执行数据转换操作
    val transformedDf = df
      .select("column1", "column2")  // 选择要转换的列
      .filter("column1 > 10")  // 过滤数据
      .groupBy("column2")
      .count()

    // 将转换后的数据保存到新的目标位置（如HDFS或其他数据库）
    transformedDf.write
      .format("parquet")
      .mode("overwrite")
      .save("output_path")

    // 停止 SparkSession
    spark.stop()
  }
}

请注意，上述代码中的jdbcHostname，jdbcPort，jdbcDatabase，jdbcUsername和jdbcPassword变量应替换为实际的MySQL连接信息，并且tableName应替换为要加载的MySQL表名。

此示例使用Spark的JDBC数据源读取MySQL表数据，并使用Spark的数据转换功能执行ETL操作。最后，将转换后的数据保存到Parquet文件格式的输出路径。

你可以将上述代码保存为一个Scala文件，并使用Spark的spark-submit命令提交作业运行。