可以在Spark?中写入MEDIUMTEXT类型的MySQL列。

Spark是一个强大的分布式计算框架，可以用于处理大规模数据集。它提供了丰富的API和内置的优化技术，可以高效地处理数据并进行分析。

MySQL是一种关系型数据库管理系统，支持多种数据类型，包括MEDIUMTEXT类型。MEDIUMTEXT是MySQL中的一种文本类型，用于存储较长的文本数据。

在Spark中，可以通过使用Spark SQL模块来读取和写入MySQL数据库中的数据。Spark SQL提供了用于处理结构化数据的API，可以将数据存储在各种数据源中，包括MySQL。

要将数据写入MySQL中的MEDIUMTEXT类型的列，可以使用Spark SQL的DataFrame API或SQL语句来实现。首先，需要将数据转换为DataFrame，然后使用write方法将数据写入MySQL表中。在写入过程中，Spark SQL会根据数据的结构自动映射到MySQL表的列上。

以下是一个示例代码片段，演示如何在Spark中写入MySQL的MEDIUMTEXT类型的列：

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

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Write to MySQL")
  .config("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse")
  .getOrCreate()

val data: DataFrame = // 数据源

data.write
  .format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydb")
  .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
  .option("dbtable", "mytable")
  .option("user", "username")
  .option("password", "password")
  .mode("append")
  .save()

上述代码中，需要将"localhost:3306/mydb"替换为实际的MySQL连接地址和数据库名，"mytable"替换为实际的表名，"username"和"password"替换为实际的MySQL用户名和密码。

在以上示例中，通过设置"mode"为"append"，可以将数据追加到MySQL表中。如果需要覆盖表中的数据，可以将"mode"设置为"overwrite"。

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