Spark JDBCとは、オープンソースの分散コンピューティングフレームワークであるApache Sparkが提供するJava Database Connectivity（JDBC）インターフェースを指します。標準的なJDBCアプリケーションプログラミングインターフェース（API）を使用してSparkアプリケーションが外部データベースと対話できるようにし、Sparkアプリケーション内でのデータの取得、操作、保存操作を容易にします。
SparkのJDBCインターフェースにより、MySQL、PostgreSQL、Oracleなど、JDBCをサポートする任意のリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）に接続できます。これは、Sparkを既存のデータベースシステムと統合する必要があるデータエンジニアやサイエンティストにとって特に有用です。
Spark JDBCは、データベース操作の負荷をSparkクラスタ内の複数のノードに分散できます。これは、データベースからの読み取りや書き込みなどの操作を並列で実行でき、大規模なデータセットを扱う際のパフォーマンスが大幅に向上することを意味します。基本的なCRUD（作成、読み取り、更新、削除）操作に加えて、Spark JDBCは集計や結合などのより複雑な操作もサポートしており、幅広いデータ処理タスクに対応する多目的ツールとなっています。
さらに、Spark JDBCはSparkのDataFrameおよびDataSet APIと統合されており、ユーザーは構造化データをより直感的かつ効率的に扱うことができます。この統合により、SparkのCatalystクエリオプティマイザの使用も可能になり、SQLクエリのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。
