1.2　Spark SQL能做什么

現(xiàn)在我們知道了Spark SQL是怎么來的，那么Spark SQL到底能做些什么呢？下面我們根據(jù)ETL（數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換、加載）的三個過程來講解一下Spark SQL的作用。

（1）抽取（Extract）：Spark SQL可以從多種文件系統(tǒng)（HDFS、S3.本地文件系統(tǒng)等）、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（MySQL、Oracle、PostgreSQL等）或NoSQL數(shù)據(jù)庫（Cassandra、HBase、Druid等）中獲取數(shù)據(jù)，Spark SQL支持的文件類型可以是CSV、JSON、XML、Parquet、ORC、Avro等。得益于Spark SQL對多種數(shù)據(jù)源的支持，Spark SQL能從多種渠道抽取人們想要的數(shù)據(jù)到Spark中。

（2）轉(zhuǎn)換（Transform）：我們常說的數(shù)據(jù)清洗，比如空值處理、拆分數(shù)據(jù)、規(guī)范化數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)替換等操作。Spark SQL能高效地完成這類轉(zhuǎn)換操作。

（3）加載（Load）：在數(shù)據(jù)處理完成之后，Spark SQL還可以將數(shù)據(jù)存儲到各種數(shù)據(jù)源（前文提到的數(shù)據(jù)源）中。

如果你以為Spark SQL只能做上面這些事情，那你就錯了。Spark SQL還可以作為一個分布式SQL查詢引擎通過JDBC或ODBC或者命令行的方式對數(shù)據(jù)庫進行分布式查詢。Spark SQL中還有一個自帶的Thrift JDBC/ODBC服務(wù)，可以用Spark根目錄下的sbin文件夾中的start-thriftserver.sh腳本啟動這個服務(wù)。Spark中還自帶了一個Beeline的命令行客戶端，讀者可以通過這個客戶端連接啟動的Thrift JDBC/ODBC，然后提交SQL。

如果你以為Spark SQL能做的只有這些，那你就錯了。Spark SQL還可以和Spark的其他模塊搭配使用，完成各種各樣復(fù)雜的工作。比如和Streaming搭配處理實時的數(shù)據(jù)流，和MLlib搭配完成一些機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用。