在Apache Spark 2.0.0中，是否可以从外部数据库获取查询(而不是获取整个表)？

在Apache Spark 2.0.0中，可以从外部数据库获取查询而不是获取整个表。这可以通过Spark的数据源API来实现。Spark提供了许多内置的数据源连接器，可以与各种外部数据库进行交互，如MySQL、PostgreSQL、Oracle等。

要从外部数据库获取查询，首先需要在Spark应用程序中配置数据库连接信息，包括数据库类型、主机地址、端口号、用户名、密码等。然后，可以使用Spark的DataFrame API或SQL语句来执行查询操作。

以下是一个示例代码，演示如何从外部数据库获取查询：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Spark Database Query")
  .config("spark.some.config.option", "some-value")
  .getOrCreate()

// 配置数据库连接信息
val jdbcUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase"
val jdbcUsername = "username"
val jdbcPassword = "password"

// 从外部数据库获取查询
val query = "(SELECT * FROM mytable WHERE column = 'value') AS tmp"
val df = spark.read.format("jdbc")
  .option("url", jdbcUrl)
  .option("dbtable", query)
  .option("user", jdbcUsername)
  .option("password", jdbcPassword)
  .load()

// 处理查询结果
df.show()

在上述示例中，首先使用SparkSession对象创建一个Spark应用程序。然后，配置数据库连接信息，包括数据库类型（这里使用MySQL）、主机地址、端口号、用户名和密码。接下来，使用DataFrame API的read.format("jdbc")方法来指定数据源为jdbc，并通过option方法设置数据库连接信息和查询语句。最后，使用load方法执行查询操作，并使用show方法展示查询结果。

需要注意的是，具体的数据库连接配置和查询语法可能因不同的数据库类型而有所不同。此外，还可以根据具体需求使用Spark的其他功能和库来进一步处理查询结果。

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