1、基本概念和用法(摘自spark官方文档中文版)
Spark SQL 还有一个能够使用 JDBC 从其他数据库读取数据的数据源。当使用 JDBC 访问其它数据库时,应该首选 JdbcRDD。这是因为结果是以数据框(DataFrame)返回的,且这样 Spark SQL操作轻松或便于连接其它数据源。因为这种 JDBC 数据源不需要用户提供 ClassTag,所以它也更适合使用 Java 或 Python 操作。(注意,这与允许其它应用使用 Spark SQL 执行查询操作的 Spark SQL JDBC 服务器是不同的)。
使用 JDBC 访问特定数据库时,需要在 spark classpath 上添加对应的 JDBC 驱动配置。例如,为了从 Spark Shell 连接 postgres,你需要运行如下命令 :1
bin/spark-shell --driver-class-path postgresql-9.4.1207.jar --jars postgresql-9.4.1207.jar
通过调用数据源API,远程数据库的表可以被加载为DataFrame 或Spark SQL临时表。支持的参数有 :
属性名 | 含义 |
---|---|
url | 要连接的 JDBC URL。 |
dbtable | 要读取的 JDBC 表。 注意,一个 SQL 查询的 From 分语句中的任何有效表都能被使用。例如,既可以是完整表名,也可以是括号括起来的子查询语句。 |
driver | 用于连接 URL 的 JDBC 驱动的类名。 |
partitionColumn, lowerBound, upperBound, numPartitions | 这几个选项,若有一个被配置,则必须全部配置。它们描述了当从多个 worker 中并行的读取表时,如何对它分区。partitionColumn 必须是所查询表的一个数值字段。注意,lowerBound 和 upperBound 都只是用于决定分区跨度的,而不是过滤表中的行。因此,表中的所有行将被分区并返回。 |
fetchSize | JDBC fetch size,决定每次读取多少行数据。 默认将它设为较小值(如,Oracle上设为 10)有助于 JDBC 驱动上的性能优化。 |
- 其实该部分翻译自Spark官方文档,所以对于翻译有疑问的可直接看官方文档 more >>