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如何根据表的增长修改Spark read jdbc中的属性?

在Spark中使用JDBC读取数据库表时,可以通过修改一些属性来适应表的增长。以下是一些常见的属性和相应的修改方法:

  1. fetchSize属性:fetchSize属性用于设置每次从数据库中获取的数据行数。默认情况下,Spark会一次性将所有数据加载到内存中,如果表的数据量很大,可能会导致内存溢出。可以通过设置fetchSize属性来限制每次加载的数据量,从而减少内存压力。可以将fetchSize属性设置为适当的值,例如1000或者5000,根据表的大小和系统资源进行调整。
  2. partitionColumn和lowerBound、upperBound属性:如果表的数据量很大,可以使用分区读取的方式来提高读取性能。可以通过设置partitionColumn属性指定一个列作为分区的依据,然后使用lowerBound和upperBound属性指定分区的范围。这样Spark会将数据按照分区读取,可以并行地从数据库中获取数据,提高读取速度。
  3. numPartitions属性:numPartitions属性用于设置读取数据时的并行度。可以根据系统资源和表的大小来调整该属性的值。较大的并行度可以提高读取速度,但也会增加系统资源的消耗。可以根据实际情况进行调整,一般可以设置为CPU核心数的2-4倍。
  4. connectionProperties属性:connectionProperties属性用于设置JDBC连接的一些属性,例如连接超时时间、字符集等。可以根据具体需求进行设置,以确保连接的稳定性和数据的正确性。

综上所述,根据表的增长可以通过调整fetchSize、partitionColumn、lowerBound、upperBound、numPartitions和connectionProperties等属性来修改Spark read jdbc的属性,以适应不同的场景和需求。

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