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 jdbc讀取並發度優化
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為例進行說明。 在spark中使用jdbc 在spark env.sh文件中加入: 任務提交時加入: . 單partition 無並發 調用函數 使用: 查看並發度 該操作的並發度為 ，你所有的數據都會在一個partition中進行操 ...
2020-05-13 13:59 0 1101 推薦指數：
相關推薦
JDBC批量讀取優化-fetchSize
端。 非常規實現優化：jdbc中有個重要的參數fetchSize（它對業務實現無影響，即不會限制 ...
spark 讀取mysql分區優化
Dataset<Row> dataset = spark.read().format("jdbc") ...
Spark使用jdbc時的並行度
Spark SQL支持數據源使用JDBC從其他數據庫讀取數據。 與使用JdbcRDD相比，應優先使用此功能。 這是因為結果以DataFrame的形式返回，並且可以輕松地在Spark SQL中進行處理或與其他數據源合並。 JDBC數據源也更易於從Java或Python使用，因為它不需要用戶提供 ...
spark通過jdbc讀取數據庫的並行
/apache-spark-makes-slow-mysql-queries-10x-faster/ 如下，low ...
spark-sql jdbc連接參數優化
1，sparkSQK -jdbc 官方文檔 https://spark.apache.org/docs/3.2.1/sql-data-sources-jdbc.html 支持的數據庫 DB2 MariaDB MS Sql Oracle PostgreSQL 訪問數據庫 ...
spark從kafka讀取並發問題
某些spark分區已經處理完數據，另一些分區還在處理數據，從而導致這個批次的作業消耗時間變長，甚至導致spark作業無法及時消費kafka中的數據。 解決辦法： 1）修改kafkaRDD類的getPartition方法： 就是通過設置 ...
Spark讀取HDFS小文件優化
Spark讀取HDFS目錄，若該目錄下存在大量小文件時，每個文件都會生成一個Task，當存在大量任務時，可能存在性能不足的問題，可以使用CombineTextInputFormat類代替TextInputFormat類進行優化，同時配合使用hadoop參數 ...