问题解决背景：
避免尽量少的使用hiveContext.read.jdbc(url,sql,prop)来读取数据库
①：其中sql语句不要用通配符 *，是关于解析引擎耗时的解决办法，使用全字段代替select *;
②：在查询时加索引，在你之前的字段上加自增长主键Id字段，查出来快的不是一点半点。
终极大招：
1： 将数据按照上述方法读取出来放进DataFrame中。
2：使用DataFrame的类SQL的方法，比如select(),distinct(),where()等，来获取需要的字段存进newDataFrame中
3：使用2的方法的时候，要知道sql的执行顺序，比如where()执行顺序在select()之前，此时就需要先DF.where().select()
4：使用上述方法的时候注意观察cpu的消耗。毕竟此方法是将数据全部读取到内存中在进行操作的；
5：如果说再想写回数据库：将DataFrame注册成临时表，查询临时表，sqlCommand(查询临时表语句)
hiveContext.sql(sqlCommand).write.mode(SaveMode.Append).jdbc
("jdbc:mysql://localhost:3306/databse","tablename",prop)
