JDBCでSparkSession.sql（）を使用する

Sparkは読むおよび書き込み JDBCデータソースを使用したリレーショナルデータベースとの間のデータ（最初のコード例で行ったように）。

さらに（完全に個別に）、sparkではSQLを使用してビューをクエリできます。あるソースからDataFrameにすでにロードされているデータに対して作成されたものです。例：

val df = Seq(1,2,3).toDF("a") // could be any DF, loaded from file/JDBC/memory...
df.createOrReplaceTempView("my_spark_table")
spark.sql("select a from my_spark_table").show()

SparkSession.sqlを使用してクエリできるのは、この方法で作成された「テーブル」（Spark 2.0.0ではビューと呼ばれる）のみです。。

データがリレーショナルデータベースに保存されている場合、Sparkは最初にそこからデータを読み取る必要があり、その後、ロードされたコピーに対して分散計算を実行できるようになります。結論-readを使用してテーブルからデータをロードできます、一時ビューを作成してから、クエリを実行します：

ss.read
  .format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://127.0.0.1/database_name")
  .option("dbtable", "schema.tablename")
  .option("user", "username")
  .option("password", "password")
  .load()
  .createOrReplaceTempView("my_spark_table")

// and then you can query the view:
val df = ss.sql("select * from my_spark_table where ... ")