厦大数据库实验室博客

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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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在进行Spark SQL编程之前，需要了解你当前安装的Spark是否包含Hive支持。Hive是基于Hadoop的数据仓库，可以让用户输入类似SQL语法的HiveQL语句，Hive会自动把HiveQL语句转换成底层的MapReduce任务去执行（要想了解更多数据仓库Hive的知识，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）。因为， 根据是否包含Hive支持，Spark提供了两个不同的入口，即HiveConext和SQLContext。
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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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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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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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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。

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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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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 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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