spark sql 支持读写那些类型数据

Spark SQL可以读写多种类型的数据，包括：

1. 结构化数据：Spark SQL支持读写各种结构化数据，如CSV、JSON、Parquet、ORC、Avro、JDBC等。

2. 半结构化数据：Spark SQL支持读写半结构化数据，如XML和JSON等。

3. 非结构化数据：Spark SQL支持读写非结构化数据，如文本、图像和音频等。

4. 分布式数据：Spark SQL支持读写分布式数据，如HDFS、Hive表等。

通过Spark SQL读写数据可以使用SQL语句或DataFrame API，具有良好的兼容性和灵活性。

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：

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。

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。