spark sql支持的数据类型

Spark SQL支持的数据类型包括：

1. 常规数据类型：INTEGER、BOOLEAN、DOUBLE、FLOAT、STRING等。

2. 复合数据类型：ARRAY、MAP、STRUCT等。

3. 日期/时间数据类型：DATE、TIMESTAMP、INTERVAL等。

4. 其他数据类型：BINARY、DECIMAL等。

还有一些特定的数据类型，如：GEOMETRY、POINT、LINESTRING等，这些数据类型需要使用第三方库进行支持。

相关问题

spark sql 支持读写那些类型数据

Spark SQL可以读写多种类型的数据，包括：

1. 结构化数据：Spark SQL支持读写各种结构化数据，如CSV、JSON、Parquet、ORC、Avro、JDBC等。

2. 半结构化数据：Spark SQL支持读写半结构化数据，如XML和JSON等。

3. 非结构化数据：Spark SQL支持读写非结构化数据，如文本、图像和音频等。

4. 分布式数据：Spark SQL支持读写分布式数据，如HDFS、Hive表等。

通过Spark SQL读写数据可以使用SQL语句或DataFrame API，具有良好的兼容性和灵活性。

spark sql支持读写哪些类型的数据

Spark SQL 支持读写多种类型的数据，包括：

1. 文本文件：支持读写 CSV、TSV、JSON等格式的文本文件；
2. Parquet：一种列式存储格式，支持高效的数据压缩和列式存储；
3. ORC：一种列式存储格式，支持高效的数据压缩和列式存储；
4. Avro：一种二进制序列化格式，支持数据压缩和架构演化；
5. JDBC：支持通过 JDBC 连接读写关系型数据库中的数据；
6. Hive 表：支持读写 Hive 表中的数据；
7. Cassandra：支持读写 Cassandra 数据库中的数据；
8. HBase：支持读写 HBase 数据库中的数据；
9. Elasticsearch：支持读写 Elasticsearch 中的数据；
10. Kafka：支持读写 Kafka 中的数据。

此外，Spark SQL 还支持自定义数据源，用户可以通过实现 DataSource 接口来实现对其他类型数据源的读写支持。