sparkstreaming sql怎样配置

要配置Spark Streaming SQL，您需要遵循以下步骤：

1. 安装和配置Apache Spark和Spark Streaming。确保您已经正确安装了Spark和Spark Streaming，并设置了正确的环境变量。

2. 添加Spark SQL依赖项。在您的项目中，添加Spark SQL的依赖项。如果您使用的是Maven，可以在pom.xml文件中添加以下依赖项：

<dependency>
  <groupId>org.apache.spark</groupId>
  <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
  <version>3.2.0</version>
</dependency>

如果您使用的是Scala，可以在build.sbt文件中添加以下依赖项：

libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-sql" % "3.2.0"

3. 创建SparkSession。在您的代码中，创建一个SparkSession对象，这是与Spark进行交互的入口点。例如，在Scala中，您可以这样做：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Spark Streaming SQL")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

4. 读取数据源。使用Spark SQL提供的API读取数据源。例如，从CSV文件中读取数据：

import org.apache.spark.sql.functions._

val df = spark.read
  .option("header", "true")
  .csv("path/to/your/csvfile.csv")

5. 注册DataFrame为临时视图。使用createOrReplaceTempView方法将DataFrame注册为临时视图，以便可以使用SQL查询。例如：

df.createOrReplaceTempView("my_data")

6. 使用SQL查询数据。现在，您可以使用SQL查询来处理数据。例如，要计算每列的平均值，可以执行以下查询：

val result = spark.sql("SELECT AVG(column1), AVG(column2) FROM my_data")
result.show()

7. 处理查询结果。您可以对查询结果进行进一步处理，例如将其保存到文件或数据库中。

8. 关闭SparkSession。在完成所有操作后，关闭SparkSession以释放资源。例如：

spark.stop()

这就是配置Spark Streaming SQL的基本步骤。根据您的需求和数据源类型，您可能需要对这些步骤进行一些调整。