spark jdbc(mysql) 读取并发度优化
转自：https://blog.csdn.net/lsshlsw/article/details/49789373 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 ...
原文：spark 读取mysql分区优化
当数据增加，我们又无法无限制的增加硬件，我们就要利用RDD的partition。将获取一个大表的任务拆分成多个任务，一个一个来执行，每个任务只获取一小部分数据，这样通过多个连接同时去取数据，速度反而更快。 我的配置目前是 master g,slave g Dataset lt Row gt dataset spark.read .format jdbc .option url ,JDBCUtil ...
2019-06-14 09:35 0 633 推荐指数：
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