支持的数据源类型

Spark SQL 内置支持丰富的数据格式和外部系统，核心数据源包括：

‌列式存储‌：Parquet（默认格式）、ORC
‌文本格式‌：JSON、CSV、TXT
‌关系数据库‌：通过 JDBC 连接 MySQL、PostgreSQL 等
‌大数据生态‌：Hive 表、HDFS 文件
‌其他来源‌：Avro、XML（通常需要额外库）
每种数据源在性能上有显著差异，例如 Parquet 采用列式存储，在分析型查询中性能最优。

例子：

import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class a_SparkSql_Env {
    public static void main(String[] args) {

        SparkSession sparkSession = SparkSession.builder().master("local").appName("sparksql").getOrCreate();

        Dataset<Row> json = sparkSession.read().option("spark.sql.adaptive.enabled",true).json("input/user.json");

        json.createOrReplaceTempView("user");

        json.select("age").show();

//        String sql = "select age from user";
//        Dataset<Row> df = sparkSession.sql(sql);


//        df.show();

        sparkSession.close();
    }
}

更多例子参见官网：spark sql数据源

配置优化策略‌：

‌并行度调整‌：设置 spark.sql.shuffle.partitions 优化 shuffle 性能
‌内存缓存‌：对频繁访问的表使用 spark.catalog.cacheTable() 或 dataFrame.cache()
数据源特定优化‌：如 Parquet 的谓词下推、ORC 的索引使用

读取性能调优技巧‌：

启用 spark.sql.adaptive.enabled=true 实现自适应查询执行
设置 spark.sql.files.maxPartitionBytes 控制分区大小
使用 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 优化小表广播