使用Scala spark读写Redshift的最佳方式是什么，因为Databricks不公开支持spark-redshift lib

使用Scala Spark读写Redshift的最佳方式是通过使用Amazon Redshift的JDBC驱动程序来实现。以下是详细的步骤：

首先，确保你已经安装了Scala和Spark，并且已经配置好了Spark的环境。
下载并安装Amazon Redshift的JDBC驱动程序。你可以从Amazon Redshift官方网站上下载最新的JDBC驱动程序。
在你的Scala Spark应用程序中，导入所需的库和类：

import java.sql.{Connection, DriverManager, ResultSet}

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession}

创建一个SparkSession对象：

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("RedshiftExample")
  .getOrCreate()

配置Redshift连接的相关参数，包括Redshift集群的主机名、端口号、数据库名称、用户名和密码：

val jdbcHostname = "your-redshift-hostname"
val jdbcPort = 5439
val jdbcDatabase = "your-redshift-database"
val jdbcUsername = "your-redshift-username"
val jdbcPassword = "your-redshift-password"

构建Redshift JDBC连接URL：

val jdbcUrl = s"jdbc:redshift://${jdbcHostname}:${jdbcPort}/${jdbcDatabase}?user=${jdbcUsername}&password=${jdbcPassword}"

使用SparkSession对象创建一个DataFrame，读取Redshift中的数据：

val df = spark.read
  .format("jdbc")
  .option("url", jdbcUrl)
  .option("dbtable", "your-redshift-table")
  .load()

对DataFrame进行必要的数据处理和转换操作。
将处理后的DataFrame写入Redshift：

df.write
  .format("jdbc")
  .option("url", jdbcUrl)
  .option("dbtable", "your-redshift-table")
  .mode(SaveMode.Append)
  .save()

请注意，上述代码中的"your-redshift-hostname"、"your-redshift-database"、"your-redshift-username"、"your-redshift-password"和"your-redshift-table"应该替换为你自己的Redshift集群和表的相关信息。

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参考链接：