利用sparkSQL和spark streaming进行数据查询，结果保存在数据库中

可以使用SparkSQL和Spark Streaming将结果保存到数据库中。在使用SparkSQL时，可以使用DataFrame API或SQL语句将结果保存到数据库中。例如，可以使用以下代码将结果保存到名为"result"的表中：

result.write.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost/test").option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver").option("dbtable", "result").option("user", "root").option("password", "root").save()

在使用Spark Streaming时，可以使用foreachRDD方法将结果保存到数据库中。例如，可以使用以下代码将每秒钟到达的数据保存到名为"word_count"的表中：

wordCounts.foreachRDD { rdd =>
  val sparkSession = SparkSession.builder.config(rdd.sparkContext.getConf).getOrCreate()
  import sparkSession.implicits._
  val wordCountDF = rdd.map(x => (x._1, x._2)).toDF("word", "count")
  wordCountDF.write.mode(SaveMode.Append).jdbc("jdbc:mysql://localhost/test", "word_count", new Properties())
}

在这个例子中，我们使用foreachRDD方法将每秒钟到达的数据转换为DataFrame，并使用SaveMode.Append将其保存到数据库中。需要注意的是，由于foreachRDD方法是在Spark Executor中执行的，因此需要将SparkSession对象传递给它。