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Hive是基于Hadoop的数据仓库（要想了解更多数据仓库Hive的知识以及如何安装Hive，可以参考厦门大学数据库实验室的Hive授课视频、Hive安装指南）。本节内容介绍Spark如何连接Hive并读写数据。
Spark2.1.0入门：通过JDBC连接数据库(DataFrame)
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这里以关系数据库MySQL为例。首先，请参考厦门大学数据库实验室博客教程（Ubuntu安装MySQL），在Linux系统中安装好MySQL数据库。这里假设你已经成功安装了MySQL数据库。下面我们要新建一个测试Spark程序的数据库，数据库名称是“spark”，表的名称是“student”。
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Spark2.1.0入门：读写Parquet(DataFrame)
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Spark SQL可以支持Parquet、JSON、Hive等数据源，并且可以通过JDBC连接外部数据源。前面的介绍中，我们已经涉及到了JSON、文本格式的加载，这里不再赘述。这里介绍Parquet，下一节会介绍JDBC数据库连接。
Spark2.1.0入门：从RDD转换得到DataFrame
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Spark官网提供了两种方法来实现从RDD转换得到DataFrame，第一种方法是，利用反射来推断包含特定类型对象的RDD的schema，适用对已知数据结构的RDD转换；第二种方法是，使用编程接口，构造一个schema并将其应用在已知的RDD上。
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Spark2.1.0入门：DataFrame的创建
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从Spark2.0以上版本开始，Spark使用全新的SparkSession接口替代Spark1.6中的SQLContext及HiveContext接口来实现其对数据加载、转换、处理等功能。SparkSession实现了SQLContext及HiveContext所有功能。
Spark2.1.0入门：Apache Kafka作为DStream数据源
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Kafka是非常流行的日志采集系统，可以作为DStream的高级数据源。
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Spark2.1.0入门：把Flume作为DStream数据源
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Flume是非常流行的日志采集系统，可以作为DStream的高级数据源。本部分将介绍如何让Flume推送消息给Spark Streaming，Spark Streaming收到消息后进行处理。
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Spark2.1.0入门：读写HBase数据
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Spark处理的数据有很多是存放在HBase数据库中的，所以，我们需要学会如何读写HBase数据库。HBase是针对谷歌BigTable的开源实现，是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。HBase可以支持超大规模数据存储，它可以通过水平扩展的方式，利用廉价计算机集群处理由超过10亿行数据和数百万列元素组成的数据表。如果要了解HBase的技术原理和使用方法，可以参考厦门大学数据库实验室的在线课程《HBase数据库》。
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Spark2.1.0入门：文件数据读写
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除了可以对本地文件系统进行读写以外，Spark还支持很多其他常见的文件格式（如文本文件、JSON、SequenceFile等）和文件系统（如HDFS、Amazon S3等）和数据库（如MySQL、HBase、Hive等）。数据库的读写我们将在Spark SQL部分介绍，因此，这里只介绍文件系统的读写和不同文件格式的读写。
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Spark入门：共享变量
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Spark中的两个重要抽象是RDD和共享变量。上一章我们已经介绍了RDD，这里介绍共享变量。
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