Apache Spark不能直接替代数据库，如Mysql，因为它是一个分布式计算框架，而不是一个数据库管理系统。然而，Spark可以与其他数据库系统集成，以提供更高效的数据处理和分析。

以下是一个使用Spark与Mysql集成的代码示例：

import java.util.Properties;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class SparkMysqlIntegrationExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建SparkSession
        SparkSession spark = SparkSession.builder()
                .appName("Spark Mysql Integration")
                .config("spark.master", "local")
                .getOrCreate();

        // 定义Mysql连接属性
        Properties connectionProperties = new Properties();
        connectionProperties.put("user", "username");
        connectionProperties.put("password", "password");

        // 从Mysql中读取数据
        Dataset mysqlData = spark.read()
                .jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase", "mytable", connectionProperties);

        // 进行数据处理和分析
        Dataset result = mysqlData.select("column1", "column2")
                .filter("column1 > 100")
                .groupBy("column2")
                .count();

        // 将结果写入Mysql
        result.write()
                .jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase", "result_table", connectionProperties);

        // 关闭SparkSession
        spark.close();
    }
}

在上述代码中，我们使用SparkSession创建了一个Spark应用程序，并定义了Mysql的连接属性。然后，我们使用spark.read().jdbc()方法从Mysql中读取数据，并对数据进行处理和分析。最后，我们使用result.write().jdbc()方法将结果写入Mysql。

请注意，你需要将代码中的username、password、localhost、mydatabase和mytable替换为你自己的Mysql连接信息和表名。