spark jdbc(mysql) 讀取並發度優化
轉自：https://blog.csdn.net/lsshlsw/article/details/49789373 很多人在spark中使用默認提供的jdbc方法時，在數據庫數據較大時經常發現任務 hang 住，其實是單線程任務過重導致，這時候需要提高讀取的並發度。 下文以 mysql ...
原文：spark 讀取mysql分區優化
當數據增加，我們又無法無限制的增加硬件，我們就要利用RDD的partition。將獲取一個大表的任務拆分成多個任務，一個一個來執行，每個任務只獲取一小部分數據，這樣通過多個連接同時去取數據，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 推薦指數：
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