spark 读写mysql数据量过大 fetchsize

原创

mob64ca12dba5b0 2024-06-27 05:45:00 ©著作权

文章标签 MySQL 数据库 bc 文章分类 Spark 大数据

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使用Spark读写MySQL数据量过大fetchsize解决方案

引言

作为一名经验丰富的开发者，你有责任帮助新手快速解决问题。在本篇文章中，我将向您展示如何使用Spark读写MySQL数据量过大fetchsize的解决方案。首先，我们来看整个流程的步骤。

流程步骤

下表展示了实现"spark 读写mysql数据量过大 fetchsize"的步骤：

步骤	描述
1	创建Spark Session
2	从MySQL数据库中读取数据
3	对数据进行处理
4	将处理后的数据写入MySQL数据库

详细步骤

步骤1：创建Spark Session

首先，我们需要创建一个Spark Session，可以使用以下代码：

// 创建Spark Session
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("SparkReadMySQL")
  .getOrCreate()

这段代码将创建一个名为"SparkReadMySQL"的Spark Session。

步骤2：从MySQL数据库中读取数据

接下来，我们需要从MySQL数据库中读取数据，可以使用以下代码：

// 从MySQL数据库中读取数据
val jdbcDF = spark.read
  .format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase")
  .option("dbtable", "mytable")
  .option("user", "root")
  .option("password", "password")
  .option("fetchsize", "1000") // 设置fetchsize
  .load()

在这段代码中，我们使用了fetchsize选项来设置读取数据时的fetchsize。

步骤3：对数据进行处理

在这一步，您可以对读取的数据进行任何处理或转换，例如过滤、聚合等。

步骤4：将处理后的数据写入MySQL数据库

最后，我们将处理后的数据写入MySQL数据库，可以使用以下代码：

// 将数据写入MySQL数据库
jdbcDF.write
  .format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase")
  .option("dbtable", "myoutputtable")
  .option("user", "root")
  .option("password", "password")
  .save()