厦大数据库实验室博客

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推荐纸质教材：林子雨、郑海山、赖永炫编著《Spark编程基础（Python版）》

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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推荐纸质教材：林子雨、郑海山、赖永炫编著《Spark编程基础（Python版）》

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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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。
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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 SQL是Spark生态系统中非常重要的组件，其前身为Shark。Shark是Spark上的数据仓库，最初设计成与Hive兼容，但是该项目于2014年开始停止开发，转向Spark SQL。Spark SQL全面继承了Shark，并进行了优化。

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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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Apache Spark 是一个新兴的大数据处理通用引擎，提供了分布式的内存抽象。Spark 最大的特点就是快，可比 Hadoop MapReduce 的处理速度快 100 倍。本文没有使用一台电脑上构建多个虚拟机的方法来模拟集群，而是使用三台电脑来搭建一个小型分布式集群环境安装。
本教程采用Spark2.0以上版本（比如Spark2.0.2、Spark2.1.0等）搭建集群，同样适用于搭建Spark1.6.2集群。
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