⑨SparkSQL

        Spark 支持多种数据源，按照数据来源进行划分，这些数据源可以分为如下几个大类：Driver 端自定义的数据结构、（分布式）文件系统、关系型数据库 RDBMS、关系型数据仓库、NoSQL 数据库，以及其他的计算引擎。

        讲解 5 种常见的 DataFrame 创建方式，然后带你了解不同方式的使用场景跟优劣分析

       在 Driver 端，Spark 可以直接从数组、元组、映射等数据结构创建 DataFrame。使用这种方式创建的 DataFrame 通常数据量有限，因此这样的 DataFrame 往往不直接参与分布式计算，而是用于辅助计算或是数据探索。尽管如此，学习这部分知识点还是非常必要的，因为它可以帮我们更直观地理解 DataFrame 与 RDD 的关系。还记得吗？在数据表示（Data Representation）上，相比 RDD，DataFrame 仅仅是多了一个 Schema。甚至可以说，DataFrame 就是带 Schema 的 RDD。因此，创建 DataFrame 的第一种方法，就是先创建 RDD，然后再给它“扣上”一顶 Schema 的“