spark sql rdd基本操作、rdd—dataframe、api mysql

### 回答1：
1. Spark SQL RDD基本操作：Spark SQL RDD是一种分布式数据集，可以通过Spark SQL API进行操作。基本操作包括创建RDD、转换RDD、持久化RDD、计算RDD等。可以使用Spark SQL RDD API中的函数进行操作，如map、filter、reduce等。

2. RDD-DataFrame：RDD和DataFrame是Spark SQL中的两种数据结构。RDD是弹性分布式数据集，而DataFrame是一种结构化数据集。可以通过将RDD转换为DataFrame来进行数据分析和处理。可以使用Spark SQL中的API将RDD转换为DataFrame，如toDF、createDataFrame等。

3. API MySQL：API MySQL是一种用于访问MySQL数据库的应用程序接口。可以使用API MySQL来连接MySQL数据库并进行数据操作，如查询、插入、更新、删除等。在Spark SQL中，可以使用API MySQL来读取和写入MySQL数据库中的数据。可以使用Spark SQL中的API来连接MySQL数据库，如JDBC、ODBC等。

### 回答2：
Spark SQL中RDD是一种基础数据结构，它是Resilient Distributed Dataset的简称，即弹性分布式数据集。RDD具有不可变性、分区性和良好的容错性，可以通过多种方式创建。RDD的基本操作包括转换操作和行动操作。转换操作是指基于源数据生成一个新的RDD，而不改变源数据。常见的转换操作包括map、filter和reduceByKey等。行动操作是指触发数据的计算并返回结果。常见的行动操作包括collect、count和reduce等。RDD的优势在于能够在内存中处理海量数据，提高处理速度和效率。

RDD与DataFrame是Spark SQL的两种核心数据结构。DataFrame是一个二维表格式的数据集合，可以通过多种方式创建，包括从RDD转换而来、读取外部数据源等。与RDD相比，DataFrame有更丰富的API支持和更高的性能优化，同时也提供了SQL查询等类似于关系型数据库的操作。DataFrame的基本操作包括列选择、过滤、聚合等。

在使用Spark SQL时，还需要连接外部数据源进行数据读取和写入。常见的外部数据源包括MySQL等关系型数据库。Spark SQL可以通过多种方式连接MySQL，包括使用JDBC和使用DataFrame API。使用JDBC需要在代码中明确连接MySQL的URL、用户名和密码等信息，使用DataFrame API可以通过定义schema和指定数据源路径等方式进行数据读取和写入。连接MySQL需要注意代码的安全性和性能问题。

综上所述，Spark SQL中RDD、DataFrame和连接外部数据源的API都是使用Spark进行大数据处理的重要组成部分。熟练掌握这些基本操作和API可以提高数据分析和处理的效率和可靠性。

### 回答3：
Spark SQL RDD基本操作

在Spark SQL中，RDD操作是非常基础且非常重要的。Spark SQL RDD的操作可以通过直接调用RDD的API实现，常见的RDD操作有filter、map、reduce等。

1. filter：用于筛选符合条件的元素，过滤掉其余的元素。例如，过滤并输出RDD中包含“spark”的元素：

rdd.filter(lambda x: "spark" in x).collect()

2. map：用于将每个元素按照一定的规则进行映射，例如将RDD中的每个元素都变成大写：

rdd.map(lambda x: x.upper()).collect()

3. reduce：用于按照规定的操作对RDD进行迭代归约，例如对RDD中的元素进行相加求和：

rdd.reduce(lambda x, y: x+y)

RDD-DataFrame

Spark SQL支持RDD与DataFrame的相互转换。RDD是Spark的最基本数据结构之一，DataFrame是一种用于处理结构化数据的API，基于RDD开发而成。

使用RDD创建DataFrame，需要先将RDD映射为Row类型，再通过StructType定义的schema将Row映射为DataFrame。例如：

from pyspark.sql import Row
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType

rdd = sc.parallelize([(1, "John"), (2, "Andy"), (3, "Smith")])
row_rdd = rdd.map(lambda x: Row(id=x[0], name=x[1]))
schema = StructType([StructField("id", StringType(), True), StructField("name", StringType(), True)])
df = spark.createDataFrame(row_rdd, schema)

使用DataFrame创建RDD，可以使用rdd属性直接将DataFrame转换为RDD。例如：

rdd = df.rdd

API MySQL

Spark SQL可以通过连接MySQL数据库获取数据并进行处理，有两种方法：JDBC和Spark SQL官方提供的DataFrame API。使用JDBC需要先进行MySQL的配置，然后通过JDBC连接到MySQL数据库并读取数据，例如：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("MySQLRead").getOrCreate()

url = "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase"
properties = {"user": "root", "password": "xxx"}
query = "(select * from mytable) as mytable"

df = spark.read.jdbc(url=url, table=query, properties=properties)

而使用Spark SQL官方提供的DataFrame API，可以使用read.format连同jdbc并指定数据库地址、用户名、密码等参数，例如：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("MySQLRead").getOrCreate()

df = spark.read.format("jdbc"). \
option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase"). \
option("user", "root"). \
option("password", "xxx"). \
option("dbtable", "(select * from mytable) as mytable"). \
load()

两种方法均可以完成对MySQL数据库的读取和数据处理。

总结

Spark SQL的RDD操作、RDD-DataFrame转换以及MySQL API均为Spark SQL的基本操作。可以利用这些基本操作实现Spark SQL中的数据处理、计算和分析等功能。同时，Spark SQL还提供了丰富的API和函数库，可以根据具体需求在其基础上进行拓展和应用。