sparksql模块可以用来查询数据库吗

是的，Spark SQL模块可以用来查询数据库。

Spark SQL是Spark生态系统中的一个核心组件，它提供了一套完整的SQL查询引擎和数据集API，支持基于SQL和DataFrame的查询。Spark SQL可以查询多种数据源，包括关系型数据库。

Spark SQL中的JDBC数据源API可以通过JDBC连接器（如MySQL Connector/J）来连接到关系型数据库，并使用Spark SQL来执行SQL查询。你可以在创建SparkSession时指定JDBC连接器的类路径和连接信息，然后使用`spark.read.jdbc()`方法来读取关系型数据库中的表并将其转换为DataFrame。

例如，以下代码演示了如何使用Spark SQL从MySQL数据库中读取数据：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Spark SQL JDBC example")
  .config("spark.driver.extraClassPath", "/path/to/mysql-connector.jar")
  .getOrCreate()

val jdbcDF = spark.read
  .format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase")
  .option("dbtable", "mytable")
  .option("user", "myuser")
  .option("password", "mypassword")
  .load()

jdbcDF.show()

在这个例子中，我们使用`spark.read.jdbc()`方法从MySQL数据库中读取`mytable`表，并将其转换为DataFrame。可以在`option()`中设置JDBC连接器的连接信息。然后，我们使用DataFrame的`show()`方法来显示查询结果。

需要注意的是，使用Spark SQL连接到关系型数据库需要在Spark应用程序的类路径中包含相应的JDBC连接器。