通用加载与保存方式
加载数据：Spark-SQL的 spark.read.load 是通用加载方法，借助 format 指定数据格式，如 csv 、 jdbc 、 json 等； load 用于指定数据路径； option 在 jdbc 格式时传入数据库连接参数。此外，还能直接在文件上利用 spark.sql 进行查询，简化了数据读取流程。
保存数据： df.write.save 是通用保存方法，同样用 format 指定格式， save 确定保存路径， option 设置 jdbc 参数 。通过 mode 可选择 SaveMode ，如 ErrorIfExists （默认，文件存在时抛异常）、 Append （追加）、 Overwrite （覆盖）、 Ignore （忽略），灵活处理数据保存场景。
特定格式数据操作
Parquet格式：作为Spark-SQL默认数据源，Parquet以列式存储嵌套数据，高效且方便。加载时直接使用 spark.read.load 指定文件路径；保存时，若要更改默认数据源格式，可修改 spark.sql.sources.default 配置项。
JSON格式：Spark-SQL能自动推断JSON数据集结构并加载为 DatasetRow 。需注意，读取的JSON文件每行应为独立JSON串。加载后可创建临时表，方便使用SQL语句查询数据。
CSV格式：读取CSV文件时，可通过 format("csv") 结合 option 配置，如设置分隔符 sep 、自动推断数据类型 inferSchema 、指定首行为表头 header ，实现灵活的数据读取。
MySQL操作：借助JDBC，Spark-SQL可与MySQL交互。首先要导入 mysql-connector-java 依赖，读取数据有多种方式，如使用 format("jdbc") 结合 option 设置连接参数，或通过 Properties 对象传递参数。写入数据时，先将数据转换为 Dataset ，再配置连接参数和保存模式写入MySQL。
学习收获与应用展望
知识技能提升：系统学习了Spark-SQL数据加载与保存的多种方式，掌握了不同数据格式的特点和处理技巧，理解了JDBC在数据库交互中的应用，提升了数据处理编程能力。
应用场景拓展：这些技能在大数据处理场景中应用广泛，如ETL（Extract, Transform, Load）流程中数据的读取和存储、数据分析中从多种数据源获取数据等。未来在处理海量结构化数据时，能运用所学优化数据处理流程，提高处理效率。