在本项目中，我们主要探讨的是如何利用Apache Spark 2.2版本的计算能力，结合SparkSQL和MySQL数据库，来实现一个高效的诗歌浏览和自动集句系统。这个系统的实现源码包含在一个名为"ScalaPoet2"的压缩包中，这暗示了该项目是使用Scala编程语言编写的。
Spark 2.2是Apache Spark的一个关键版本，它提供了一个高性能的分布式数据处理框架。Spark的核心特性在于它的内存计算，这使得数据处理速度比传统的Hadoop MapReduce快许多倍。SparkSQL是Spark的一个模块，它允许用户通过SQL或者DataFrame API对结构化数据进行查询和处理，大大简化了数据分析的工作流程。
在这个项目中，首先需要将大量的诗歌文本数据导入到MySQL数据库。MySQL是一个广泛使用的开源关系型数据库管理系统，具有良好的性能和稳定性。在MySQL中存储数据，可以方便地进行数据的持久化，便于后续的查询和分析。
SparkSQL与MySQL的集成是通过JDBC（Java Database Connectivity）实现的。SparkSQL可以连接到MySQL数据库，并且能够执行SQL查询，将结果以DataFrame的形式返回。这样，用户就可以在Spark环境中利用DataFrame的丰富操作进行数据分析和处理，比如进行诗歌的全文检索。
全文检索是本项目的一个关键功能，它涉及到文本挖掘和自然语言处理技术。在SparkSQL中，可以通过创建DataFrame并定义合适的索引来实现对诗歌的全文搜索。用户可以输入关键词，系统会返回包含这些关键词的诗歌。
自动集句则是另一个亮点，它通常涉及语义理解和文本生成技术。在Spark环境下，可能需要使用机器学习算法，如协同过滤或主题模型，来分析诗歌的语义特征，然后根据这些特征生成新的诗句。这个过程可能需要对原始诗歌数据进行预处理，包括分词、去除停用词、词性标注等步骤，然后利用Spark的分布式计算能力进行大规模的模式识别和组合。
源码"ScalaPoet2"中应包含了实现这些功能的详细代码，包括数据导入、SparkSQL连接MySQL、全文检索实现、以及自动集句的算法逻辑。对于学习和理解如何在大数据环境中进行文本处理和分析，以及SparkSQL与MySQL的集成应用，这个项目提供了很好的实例。如果你对大数据处理、Spark、SQL或自然语言处理有兴趣，深入研究这个项目将是一个有价值的实践。
