一、概述
1.Spark1.2中，Spark SQL开始正式支持外部数据源。Spark SQL开放了一系列接入外部数据源的接口，来让开发者可以实现。使得Spark SQL可以加载任何地方的数据，例如mysql，hive，hdfs，hbase等，而且支持很多种格式如json, parquet, avro, csv格式。我们可以开发出任意的外部数据源来连接到Spark SQL，然后我们就可以通过外部数据源API来进行操作。
2.我们通过外部数据源API读取各种格式的数据，会得到一个DataFrame，这是我们熟悉的方式啊，就可以使用DataFrame的API或者SQL的API进行操作哈。
3.外部数据源的API可以自动做一些列的裁剪，什么叫列的裁剪，假如一个user表有id,name,age,gender4个列，在做select的时候你只需要id,name这两列，那么其他列会通过底层的优化去给我们裁剪掉。
4.保存操作可以选择使用SaveMode，指定如何保存现有数据（如果存在）。二、读取json文件
启动shell进行测试
三、读取parquet数据
四、读取hive中的数据
五、保存数据
注意：
保存的文件夹不能存在，否则报错(默认情况下，可以选择不同的模式)：org.apache.spark.sql.AnalysisException: path file:/home/hadoop/data already exists.;
保存成文本格式，只能保存一列，否则报错：org.apache.spark.sql.AnalysisException: Text data source supports only a single column, and you have 2 columns.;
上面说了在保存数据时如果目录已经存在，在默认模式下会报错，那我们下面讲解保存的几种模式：
六、读取mysql中的数据
七、spark SQL操作mysql表数据
八、分区推测（Partition Discovery）
表分区是在像Hive这样的系统中使用的常见优化方法。 在分区表中，数据通常存储在不同的目录中，分区列值在每个分区目录的路径中编码。 所有内置的文件源（包括Text / CSV / JSON / ORC / Parquet）都能够自动发现和推断分区信息。 例如，我们创建如下的目录结构;
我们使用spark sql读取外部数据源：
我们改变读取的目录
家有没有发现什么呢？Spark SQL将自动从路径中提取分区信息。
注意，分区列的数据类型是自动推断的。目前支持数字数据类型，日期，时间戳和字符串类型。有时用户可能不想自动推断分区列的数据类型。对于这些用例，自动类型推断可以通过
spark.sql.sources.partitionColumnTypeInference.enabled进行配置，默认为true。当禁用类型推断时，字符串类型将用于分区列。
从Spark 1.6.0开始，默认情况下，分区发现仅在给定路径下找到分区。对于上面的示例，如果用户将路径/table/gender=male传递给
SparkSession.read.parquet或SparkSession.read.load，则不会将性别视为分区列。如果用户需要指定启动分区发现的基本路径，则可以basePath在数据源选项中进行设置。例如，当path/to/table/gender=male是数据路径并且用户将basePath设置为path/to/table/时，性别将是分区列。
