spark的分区从读取数据就开始分区的，合理的分区不仅能避免错误而且能大幅度提高效率。
很多人在spark中使用默认提供的jdbc方法时，在数据库数据较大时经常发现任务 hang 住，其实是单线程任务过重导致，这时候需要提高读取的并发度。 以 mysql 3000W 数据量表为例，单分区count，僵死若干分钟报OOM。分成5－20个分区后，count 操作只需要 2s高并发度可以大幅度提高读取以及处理数据的速度，但是如果设置过高(大量的partition同时读取)也可能会将数据源数据库弄挂。
1.安装mysql-connector jar
方式一：直接将mysql-connector-java-5.1.34.jar分发到所有节点spark的jar中
方式二：在 spark-env.sh 文件中加入:export SPARK_CLASSPATH=/path/mysql-connector-java-5.1.34.jar，任务提交时加入:--jars /path/mysql-connector-java-5.1.34.jar
2.单分区无并发读取mysql数据库
val url = "jdbc:mysql://mysqlHost:3306/database"
val tableName = "table"
// 设置连接用户&密码
val prop = new java.util.Properties
prop.setProperty("user","username")
prop.setProperty("password","pwd")
// 取得该表数据
val jdbcDF = sqlContext.read.jdbc(url,tableName,prop)查看并发度
jdbcDF.rdd.partitions.size # 结果返回 1
如果数据量大就会内存溢出OOM
3.根据id Long类型字段分区
val url = "jdbc:mysql://mysqlHost:3306/database"
val tableName = "table"
val columnName = "colName"
val lowerBound = 1,
val upperBound = 10000000,
val numPartitions = 10,
// 设置连接用户&密码
val prop = new java.util.Properties
prop.setProperty("user","username")
prop.setProperty("password","pwd")
// 取得该表数据
val jdbcDF = sqlContext.read.jdbc(url,tableName,columnName,lowerBound,upperBound,numPartitions,prop)url: String, table: String, columnName: String, # 根据该字段分区，需要为整形，比如id等 lowerBound: Long, # 分区的下界 upperBound: Long, # 分区的上界 numPartitions: Int, # 分区的个数 connectionProperties: Properties): DataFrame
查看并发度
jdbcDF.rdd.partitions.size # 结果返回 10
注意如果你的id字段时单调递增，单不时连续的，注意你单分区的数量，要避免数据倾斜，分区的数量要根据你数据库和spark集群来具体考虑，一般一百万是没问题的。就是几千万也能达到秒级。
4.根据任意类型字段分区
val url = "jdbc:mysql://mysqlHost:3306/database"
val tableName = "table"
// 设置连接用户&密码
val prop = new java.util.Properties
prop.setProperty("user","username")
prop.setProperty("password","pwd")
/**
* 将9月16-12月15三个月的数据取出，按时间分为6个partition
* 为了减少事例代码，这里的时间都是写死的
* modified_time 为时间字段
*/
val predicates =
Array(
"2015-09-16" -> "2015-09-30",
"2015-10-01" -> "2015-10-15",
"2015-10-16" -> "2015-10-31",
"2015-11-01" -> "2015-11-14",
"2015-11-15" -> "2015-11-30",
"2015-12-01" -> "2015-12-15"
).map {
case (start, end) =>
s"cast(modified_time as date) >= date '$start' " + s"AND cast(modified_time as date) <= date '$end'"
}
// 取得该表数据
val jdbcDF = sqlContext.read.jdbc(url,tableName,predicates,prop)查看并发度
jdbcDF.rdd.partitions.size # 结果返回 6
无论什么数据库，根据id来分区效率还是最高的，单这种方式灵活，最能保证单分区的数据量均匀。
