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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。
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Spark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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Spark入门：DataFrame与RDD的区别
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DataFrame的推出，让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力，不仅比原有的RDD转化方式更加简单易用，而且获得了更高的计算性能。Spark能够轻松实现从MySQL到DataFrame的转化，并且支持SQL查询。
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Spark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；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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Spark入门：连接Hive读写数据（DataFrame）
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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。
Spark入门：RDD队列流（DStream）
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在调试Spark Streaming应用程序的时候，我们可以使用streamingContext.queueStream(queueOfRDD)创建基于RDD队列的DStream。
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Spark入门：DStream操作概述
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DStream是Spark Streaming的编程模型，DStream的操作包括输入、转换和输出。
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Spark入门：套接字流(DStream)
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Spark Streaming可以通过Socket端口监听并接收数据，然后进行相应处理。Spark Streaming自身就提供了一个简单的样例程序，我们先直接演示这个程序，看看效果，然后再动手编写程序打包运行。
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Spark入门：文件流(DStream)
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Spark支持从兼容HDFS API的文件系统中读取数据，创建数据流。
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大数据技术原理与应用 第十四章 基于Hadoop的数据仓库Hive 学习指南
点击这里观看厦门大学林子雨老师主讲《大数据技术原理与应用》授课视频
【版权声明：本指南为厦门大学林子雨开设的《大数据技术原理与应用》课程新增配套学习资料，版权所有，转载请注明出处，请勿用于商业用途】
本指南介绍了Hive，并详细指引读者安装Hive。 前面第几章学习指南已经指导大家安装Linux操作系统，并安装配置了Hadoop，但是这只表明我们已经安装好了Hadoop分布式文件系统，而Hive需要另外下载安装，本指南就是详细指导大家安装并配置Hive，完成后大家可以结合厦门大学林子雨开设的《大数据技术原理与应用》课程第14章节进行深入学习。另外，本章有配套在线授课视频和电子书，可以点击这里访问。