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SparkSQL 操作数据库以及代码实践

2023-11-20

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

一、关于本文

SparkSQL是Apache Spark项目中用于处理结构化数据的开源模块。它提供了简单易用的API，能够将关系型数据库中的数据转换成DataFrame对象，方便进行各种分析查询。在实际生产环境中，SparkSQL应用非常广泛，用于ETL、机器学习、数据仓库建设等场景。本文将通过两大方面对SparkSQL进行操作数据库的介绍。第一节介绍了SparkSQL相关概念和功能；第二节主要介绍如何通过SparkSQL从关系型数据库读取数据、写入数据、创建表格以及删除表格。第三节将展示代码实践过程，其中包括SparkSession对象的创建、读取关系型数据库的数据并显示、创建表格、插入数据到表格、更新数据、删除数据、查询表格数据以及删除表格。最后，给出作者个人信息、致谢与参考资料。

二、SparkSQL概述

1.SparkSQL概述

Spark SQL是Apache Spark平台上用于处理结构化数据的模块，提供简单易用、高效率的API。基于Spark SQL，用户可以快速分析存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Hive数据仓库或 Apache Cassandra 之类的外部数据源中的海量数据。 Spark SQL支持SQL、Java、Python、Scala、R等多种语言接口，允许用户使用熟悉的命令行工具或者图形界面查询数据，也可以编写程序接口进行数据分析。Spark SQL内部执行引擎采用了传统的基于列存的数据存储方式，同时也支持Hive Metastore的外部元数据。Spark SQL还支持批处理、流处理以及混合型的计算框架，能够满足各种需求。 Spark SQL以DataFrame为中心，一个DataFrame就是一个分布式的Dataset&

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