当表很大时，是否可以将 Spark SQL 与关系数据库一起使用？答案

【问题标题】：Is it possible to use Spark SQL with relational databases when the tables are big?当表很大时，是否可以将 Spark SQL 与关系数据库一起使用？
【发布时间】：2017-02-01 16:41:54
【问题描述】：

我想知道我们如何使用 spark SQL 来处理存储在关系数据库中的结构化大数据？我的表格包含超过 40 亿条线（GPS 坐标）。在使用 Merge 操作时，Spark 会尝试处理内存中的整个表，这是不可能的。我知道 Spark 是“内存中”处理，但就我而言，内存无法容纳整个表。那么当表很大时，是否可以将 spark 与关系数据库一起使用？

【问题讨论】：

标签： sql apache-spark apache-spark-sql bigdata

【解决方案1】：

如果要读取的数据超过内存大小，Spark 不会一次将整个数据集缓存到内存中。 Spark 文档指出：

Spark RDD Persistence

Spark 中最重要的功能之一是跨操作将数据集持久化（或缓存）在内存中。当你持久化一个 RDD 时，每个节点都会将它计算的任何分区存储在内存中，并在该数据集的其他操作中重用它们

另外，可以提供存储级别为 MEMORY_AND_DISK

MEMORY_AND_DISK ：将 RDD 作为反序列化的 Java 对象存储在 JVM 中。如果 RDD 不适合内存，请将不适合的分区存储在磁盘上，并在需要时从那里读取它们。

您使用的任何 Spark 数据结构在内部都使用 RDD。

同样假设您使用 JDBC 连接外部数据库，您可以指定属性 fetchsize 和 batchsize

fetchsize ：JDBC 提取大小，它确定每次往返要提取的行数。这有助于提高默认为低读取大小的 JDBC 驱动程序的性能（例如，具有 10 行的 Oracle）。此选项仅适用于阅读。

batchsize ：JDBC 批处理大小，它决定每次往返插入多少行。这有助于提高 JDBC 驱动程序的性能。此选项仅适用于写作。默认为 1000。

JDBC To Other Databases

val jdbcDF = spark.read
  .format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:postgresql:dbserver")
  .option("dbtable", "schema.tablename")
  .option("user", "username")
  .option("password", "password")
  .option("fetchsize", "100")
  .load()

【讨论】：