搭建Spark Streaming SQL環境需要以下幾個步驟：

1. 安裝和配置Spark和Hadoop依賴項。確保已經正確安裝了Spark和Hadoop，并配置了相關環境變量，如JAVA_HOME、HADOOP_HOME等。
2. 下載并解壓Spark Streaming SQL所需的jar包。可以從Spark官網下載Spark Streaming SQL的jar包，然后將其解壓到合適的目錄中。
3. 創建SparkSession對象。SparkSession是Spark SQL中用于與Spark進行交互的對象，可以通過它來創建DataFrame和Dataset。在代碼中創建一個SparkSession對象，例如：

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("Spark Streaming SQL") \
    .getOrCreate()

4. 讀取數據源。可以使用Spark SQL提供的各種數據源讀取數據，例如CSV文件、Parquet文件、JSON文件等。例如，使用CSV文件讀取數據：

df = spark.read.csv("path/to/input.csv", header=True, inferSchema=True)

其中，header=True表示使用第一行作為列名，inferSchema=True表示自動推斷數據類型。 5. 使用Spark SQL進行數據處理和轉換。可以使用Spark SQL提供的各種函數和操作符對DataFrame和Dataset進行處理和轉換，例如過濾、排序、聚合等。例如，對數據進行過濾：

filtered_df = df.filter(df["age"] > 18)

6. 將處理后的數據輸出到指定位置。可以使用Spark SQL提供的各種輸出格式將處理后的數據輸出到文件系統、數據庫等位置。例如，將數據輸出到CSV文件：

filtered_df.write.csv("path/to/output.csv", mode="overwrite")

其中，mode="overwrite"表示覆蓋輸出文件。

以上是搭建Spark Streaming SQL環境的基本步驟，具體實現可能會因數據源、處理需求等因素而有所不同。