深入剖析：MySQL与Spark的数据处理能力与应用场景对比（mysqlspark）
MySQL和Spark都是当今流行的分布式系统，用于处理海量数据，从而获取有价值的信息。在这篇文章中，我们将比较MySQL和Spark的数据处理能力和应用场景，帮助读者更好地理解两者之间的差异。
MySQL是一款关系型数据库管理系统，主要用于存储和检索数据。它可以有效地将信息划分成一系列不同的表，可以框架化地维护数据的一致性。MySQL提供了很多内置的语句来查询，更新，删除和管理数据，比如SELECT，INSERT，UPDATE和DELETE等。MySQL适合使用以下场景：用于分析互联网服务的客户事件，运行低数据延迟查询，以及快速从查询和报表中收集数据。
Spark是一个分布式数据处理框架，面向由大量数据构成的集群，用于Data Analytics，machine learning和强大的分布式技术等场景。它专为交互式数据处理而设计，可以处理大量数据。Spark支持多种编程语言，例如Java，Python和Scala等。它支持计算，处理和分析海量数据，以及在数据源之间构建实时管道以处理，模型和可视化数据等。
比较MySQL和Spark的数据处理能力，MySQL是一种建立在关系型模式基础上的嵌入式数据库，专注于基础管理、读取和查询等数据库的低层功能，诸如表的创建和查询功能；而Spark则是一种分布式数据处理框架，专注于实时的计算，机器学习，和大数据的处理。因此，在性能表现上MySQL若是用于查询和数据检索的话会比Spark快得多，而Spark相对而言比MySQL更加擅长大数据处理，支持数据流和实时处理等功能。
从应用场景来看，MySQL可用于零售，金融和相关行业，常用于互联网服务的客户事件，低数据延迟查询以及快速从报表中收集数据等情况；而Spark常用于大数据分析，如机器学习，图像处理，实时数据分析，数据挖掘和数据建模等。
在总结的时候，MySQL和Spark作为分布式系统，优势明显，也发挥出了在特定场景下的重要作用。它们存在一定的差距，比如MySQL比Spark更快速查询，而Spark比MySQL更擅长处理海量数据和实时数据分析等。所以，在选择系统时，用户需要仔细考虑自身任务的要求，根据情况进行合理选择。
MySQL
SELECT * FROM table;
Sparkval df = spark.read.option("header","true").csv("table.csv")
