sparkSQL多数据源操作

Spark SQL支持多种数据源，包括Hive、JSON、Parquet、CSV、JDBC等。下面是一个使用多个数据源的示例：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object MultiDataSourceExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("MultiDataSourceExample")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    val hiveDF = spark.table("database.table")
    val jsonDF = spark.read.json("path/to/file.json")
    val parquetDF = spark.read.parquet("path/to/file.parquet")
    val csvDF = spark.read.format("csv").load("path/to/file.csv")
    val jdbcDF = spark.read.format("jdbc")
      .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/test")
      .option("dbtable", "table")
      .option("user", "root")
      .option("password", "root")
      .load()

    // 多个数据源操作
    val joinedDF = hiveDF.join(jsonDF, Seq("id"))
      .join(parquetDF, Seq("id"))
      .join(csvDF, Seq("id"))
      .join(jdbcDF, Seq("id"))

    joinedDF.show()

    spark.stop()
  }
}

在这个示例中，我们使用SparkSession的方法来读取Hive表、JSON文件、Parquet文件、CSV文件和JDBC数据源。然后我们将这些数据源连接起来进行操作。需要注意的是，每个数据源的Schema必须是一致的，这样才能进行连接操作。我们可以使用`join`方法来连接这些数据源。