很多人在spark中使用默认提供的jdbc方法时,在数据库数据较大时经常发现任务 hang 住,其实是单线程任务过重导致,这时候需要提高读取的并发度。 下文以 mysql 为例进行说明。 在spark中使用jdbc 在 spark-env.sh 文件中加入: 任务提交时加入 ...
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2018-08-02 23:58 0 1973 推荐指数:
很多人在spark中使用默认提供的jdbc方法时,在数据库数据较大时经常发现任务 hang 住,其实是单线程任务过重导致,这时候需要提高读取的并发度。 下文以 mysql 为例进行说明。 在spark中使用jdbc 在 spark-env.sh 文件中加入: 任务提交时加入 ...
Dataset<Row> dataset = spark.read().format("jdbc") ...
当通过spark读取mysql时,如果数据量比较大,为了加快速度,通常会起多个task并行拉取mysql数据。其中一个api是 参数 说明url 访问mysql时的jdbc链接,如jdbc:mysql://190.1.98.225:2049/testtable 访问的表 ...
mysql jdbc driver下载地址https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/在spark中使用jdbc1.在 spark-env.sh 文件中加入:export SPARK_CLASSPATH=/path ...
端。 非常规实现优化:jdbc中有个重要的参数fetchSize(它对业务实现无影响,即不会限制 ...
Spark SQL支持数据源使用JDBC从其他数据库读取数据。 与使用JdbcRDD相比,应优先使用此功能。 这是因为结果以DataFrame的形式返回,并且可以轻松地在Spark SQL中进行处理或与其他数据源合并。 JDBC数据源也更易于从Java或Python使用,因为它不需要用户提供 ...
前面我们一直操作的是,通过一个文件来读取数据,这个里面不涉及数据相关的只是,今天我们来介绍一下spark操作中存放与读取 1.首先我们先介绍的是把数据存放进入mysql中,今天介绍的这个例子是我们前两篇介绍的统计IP的次数的一篇内容,最后的返回值类型是List((String,Int))类型 ...
1 最直接的方式 scala> val jdbcDF = spark.read.format("jdbc") .option("url", "jdbc:mysql://hadoop1:3306/rdd")-------mysql 接口和库名 .option("dbtable ...