【spark】（八）spark sql 操作外部数据源

### 回答1：
Spark SQL可以操作多种外部数据源，包括Hive、JDBC、JSON、Parquet、ORC等。通过Spark SQL，我们可以使用SQL语句来查询和操作这些数据源。

具体来说，我们可以通过以下步骤来操作外部数据源：

1. 创建SparkSession对象，并指定数据源类型和连接信息。
2. 使用SparkSession对象创建DataFrame或Dataset对象，这些对象可以直接使用SQL语句进行查询和操作。
3. 使用DataFrameWriter或DatasetWriter对象将数据写入外部数据源。

需要注意的是，不同的外部数据源可能需要不同的连接信息和配置参数，具体可以参考Spark官方文档或相关的第三方文档。

### 回答2：
Spark SQL是Spark提供的一个模块，它提供了一种处理结构化数据的方式，类似于传统的SQL操作。Spark SQL支持从多种外部数据源读取和写入数据。

Spark SQL可以通过读取外部数据源中的数据来创建DataFrame或者Dataset。外部数据源可以是各种不同的数据库，例如MySQL、PostgreSQL、Oracle等，也可以是HDFS上的文件，如CSV文件、Parquet文件、JSON文件等。Spark SQL提供了相应的API和语法来读取和解析这些数据。

读取外部数据源的方法类似于在传统的SQL中使用SELECT语句查询数据。我们可以使用Spark SQL提供的API或者直接执行SQL查询语句来读取数据。读取的结果可以转换为DataFrame或者Dataset，方便后续的处理和分析。

除了读取外部数据源，Spark SQL还支持将DataFrame或者Dataset中的数据写入外部数据源。写入的方法类似于在SQL中使用INSERT语句插入数据。可以使用Spark SQL提供的API或者执行SQL语句来写入数据。Spark SQL支持将数据写入到各种数据库中，也可以将数据以不同的文件格式写入到HDFS中。

总的来说，Spark SQL提供了强大的功能来操作外部数据源。它支持多种外部数据源，可以读取和写入各种结构化数据。通过使用Spark SQL，我们可以方便地对外部数据源进行查询、分析和处理。同时，Spark SQL具有良好的性能和扩展性，可以处理大规模的数据集。