SparkSQL(Spark用于处理结构化数据的模块)
通过SparkSQL导入的数据可以来自MySQL数据库、Json数据、Csv数据等，通过load这些数据可以对其做一系列计算
下面通过程序代码来详细查看SparkSQL导入数据并写入到ES中：
Spark SQL大数据处理并写入Elasticsearch
将mysql-connector-java-8.0.11和elasticsearch-spark-20_2.11-6.4.1.jar放到Spark的jars目录下，提交spark任务即可。
注意:
(1) 如果提示：ClassNotFoundException Failed to find data source: org.elasticsearch.spark.sql.，则表示spark没有发现jar包，此时需重新编译pyspark：
cd /opt/spark-2.3.2-bin-hadoop2.7/python python3 setup.py sdist pip install dist/*.tar.gz (2) 如果提示：Multiple ES-Hadoop versions detected in the classpath; please use only one ，
则表示ES-Hadoop jar包有多余的,可能既有elasticsearch-hadoop，又有elasticsearch-spark，此时删除多余的jar包，重新编译pyspark 即可
执行效果：
更多源码请关注我的github， https://github.com/a342058040/Spark-for-Python ，Spark相关技术全程用python实现，持续更新https://www.cnblogs.com/FG123/p/9748836.html
