spark支持读写哪些类型的数据

Apache Spark支持读写多种类型的数据，包括但不限于：

1. 文本文件：Spark可以读取和写入纯文本文件，如CSV、JSON、XML等。

2. 数据库：Spark支持连接多种类型的数据库，如MySQL、PostgreSQL、Oracle等。可以使用JDBC或Spark自带的数据源连接器。

3. NoSQL数据存储：Spark可以连接多种NoSQL数据存储，如Cassandra、HBase、MongoDB等。

4. 列式存储：Spark支持读写列式存储格式的数据，如Parquet、ORC等。

5. 图像和音频数据：Spark可以读取和处理图像和音频数据，如JPEG、PNG、WAV等。

6. 实时流数据：Spark可以实时处理流数据，如Kafka、Flume等。

总之，Spark提供了广泛的数据读写支持，可以满足各种数据处理和分析的需求。

相关问题

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，包括但不限于：

1. 结构化数据：如JSON、CSV、Parquet、Avro、ORC等格式的数据文件。
2. 非结构化数据：如文本文件、二进制文件、图片、音频等。
3. 数据库数据：如MySQL、PostgreSQL、Oracle等关系型数据库，以及Cassandra、HBase等非关系型数据库。
4. 流数据：如Kafka、Flume等流式数据，以及socket输入等。
5. 外部数据源：如HDFS、S3等分布式存储系统。

请注意，Spark SQL提供了API和工具包，让用户可以轻松地访问和操作这些不同类型的数据。

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. 结构化数据：如CSV、JSON、Parquet、ORC等。

2. 非结构化数据：如文本文件、序列化的Java对象、Hadoop InputFormats。

3. 外部数据源：如关系型数据库（MySQL、PostgreSQL等）、NoSQL数据库（Cassandra、MongoDB等）、Hive表等。

此外，Spark SQL还支持通过自定义数据源扩展读写其他类型的数据。