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Spark SQL是Apache Spark项目中的一个模块，它提供了一种用于处理结构化数据的统一数据访问接口。Spark SQL支持多种数据源，包括关系型数据库、Hive、Parquet、Avro、JSON等，使得用户可以使用SQL语句或DataFrame API来查询和分析数据。

Spark SQL的外部输入是指将外部数据源中的数据加载到Spark SQL中进行处理和分析。外部输入可以通过多种方式实现，包括：

1. 读取关系型数据库：Spark SQL提供了JDBC数据源，可以通过JDBC连接读取关系型数据库中的数据。用户可以使用Spark SQL的DataFrame API或SQL语句来查询和操作数据库中的数据。
2. 读取Hive表：Spark SQL可以直接读取Hive表中的数据，用户可以使用SQL语句或DataFrame API来查询和分析Hive表中的数据。
3. 读取文件：Spark SQL支持读取多种文件格式的数据，包括Parquet、Avro、JSON、CSV等。用户可以使用Spark SQL的DataFrame API来读取和处理这些文件中的数据。
4. 读取流数据：Spark SQL可以处理实时流数据，支持读取Kafka、Flume等流式数据源中的数据。用户可以使用Spark SQL的流处理功能来实时处理和分析流数据。

外部输入的优势包括：

1. 统一接口：Spark SQL提供了统一的数据访问接口，用户可以使用SQL语句或DataFrame API来查询和分析不同类型的数据源，无需学习和使用不同的API。
2. 高性能：Spark SQL基于Spark引擎，具有分布式计算和内存计算的优势，可以快速处理大规模数据。
3. 处理复杂数据：Spark SQL支持处理结构化和半结构化数据，可以处理复杂的数据类型和数据结构。
4. 扩展性：Spark SQL可以与其他Spark模块和库无缝集成，如Spark Streaming、MLlib等，可以构建复杂的数据处理和分析应用。

Spark SQL的应用场景包括：

1. 数据仓库：Spark SQL可以用于构建和管理大规模的数据仓库，支持高效的数据查询和分析。
2. 数据分析：Spark SQL提供了强大的数据分析功能，可以进行数据清洗、转换、聚合、统计等操作，帮助用户发现数据中的模式和趋势。
3. 实时分析：Spark SQL可以处理实时流数据，支持实时数据分析和处理，适用于实时监控、实时报表等场景。
4. 机器学习：Spark SQL可以与MLlib集成，用于构建和训练机器学习模型，支持大规模数据的特征提取、模型训练和预测。

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