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成都創(chuàng)新互聯公司長期為數千家客戶提供的網站建設服務，團隊從業(yè)經驗10年，關注不同地域、不同群體，并針對不同對象提供差異化的產品和服務；打造開放共贏平臺，與合作伙伴共同營造健康的互聯網生態(tài)環(huán)境。為習水企業(yè)提供專業(yè)的成都網站設計、成都網站制作，習水網站改版等技術服務。擁有10多年豐富建站經驗和眾多成功案例,為您定制開發(fā)。
隨著大數據和云計算的興起，分布式計算框架成為數據處理的主流。Apache Spark是一個用于大規(guī)模數據處理的強大分布式計算框架。它可以在分布式集群上快速地處理數據，并提供操作Hadoop Distributed File System（HDFS）和其他數據源的功能。在這篇文章中，我們將討論在Spark中使用數據庫讀取技巧的指南。我們將深入了解Spark如何處理數據庫中的數據，優(yōu)化代碼性能以及使用Spark SQL等工具來提高數據處理過程的效率。
Spark中的數據庫讀取技巧
Spark提供了各種方法來讀取和處理數據庫中的數據。下面是一些我們需要了解的技巧。
1. JDBC連接
Spark可以使用Java Database Connectivity（JDBC）來連接關系型數據庫。JDBC是一種Java API，用于與關系型數據庫建立連接。Spark可以通過JDBC讀取數據并進行轉換。下面是一個基本的連接示例：
“`
val jdbcDF = spark.read
.format(“jdbc”)
.option(“url”, “jdbc:postgresql://localhost:5432/mydatabase”)
.option(“dbtable”, “mytable”)
.option(“user”, “myuser”)
.option(“password”, “mypassword”)
.load()
“`
在這種情況下，我們使用“postgres”數據庫的JDBC驅動程序連接到本地端口5432上的“mydatabase”數據庫。然后，我們將“mytable”表加載到數據框架中。我們還需要提供用戶名和密碼來連接到數據庫。
2. 數據分區(qū)
為了獲得更好的性能，我們應該將數據分割為多個分區(qū)，然后在集群上并行處理?？赏ㄟ^以下代碼指定分區(qū)數：
“`
val jdbcDF = spark.read
.format(“jdbc”)
.option(“url”, “jdbc:postgresql://localhost:5432/mydatabase”)
.option(“dbtable”, “mytable”)
.option(“user”, “myuser”)
.option(“password”, “mypassword”)
.option(“partitionColumn”, “id”)
.option(“l(fā)owerBound”, “1”)
.option(“upperBound”, “100000”)
.option(“numPartitions”, “16”)
.load()
“`
在這個例子中，我們在“id”列中使用分區(qū)，它的最小值為1，更大值為100000，總共有16個分區(qū)。
3. 自定義查詢
從數據庫中選擇大量數據可能會導致Spark出現內存問題。如果我們只需要部分列或部分行數據，則可以使用自定義查詢。我們可以通過以下代碼將自定義查詢添加到我們的Spark應用程序中：
“`
val query = “(SELECT name, age FROM mytable WHERE age > 20) as myquery”
val jdbcDF = spark.read
.format(“jdbc”)
.option(“url”, “jdbc:postgresql://localhost:5432/mydatabase”)
.option(“dbtable”, query)
.option(“user”, “myuser”)
.option(“password”, “mypassword”)
.load()
“`
請注意，我們現在查詢的不是完整的表，而是只查詢名字和年齡大于20歲的行。
4. 使用Spark SQL
Spark SQL提供了一個快速和方便的方式來處理和查詢數據庫數據?？梢酝ㄟ^以下代碼使用Spark SQL讀取并查詢數據庫數據：
“`
val jdbcDF = spark.read
.format(“jdbc”)
.option(“url”, “jdbc:postgresql://localhost:5432/mydatabase”)
.option(“dbtable”, “mytable”)
.option(“user”, “myuser”)
.option(“password”, “mypassword”)
.load()
jdbcDF.createOrReplaceTempView(“mytable”)
val result = spark.sql(“SELECT * FROM mytable WHERE age > 20”)
“`
在這個例子中，我們將數據庫數據加載到數據框架中，并使用createOrReplaceTempView（）將它們轉換為Spark SQL表格。然后，我們可以使用SQL語句來查詢這些數據。
優(yōu)化技巧
在處理大量數據庫數據時，性能是一個關鍵問題。以下是一些優(yōu)化技巧，以提高處理速度和效率。
1. 分區(qū)和緩存
Spark將我們的數據分成分區(qū)，以便可以在集群上并行運行操作。如果我們查詢的數據集很大，我們應該將數據緩存到內存中，以避免重復加載和處理?？梢允褂靡韵麓a將DataFrame緩存到內存中：
“`
jdbcDF.persist(StorageLevel.MEMORY_ON)
“`
2. 數據類型
Spark需要知道每個數據列的類型。如果Spark不知道一個列是什么類型，它將使用字符串類型，并且內存使用率會增加。可以使用以下代碼來指定每個列的數據類型：
“`
val schema = StructType(Array(
StructField(“id”, IntegerType, true),
StructField(“name”, StringType, true),
StructField(“age”, IntegerType, true))
)
val jdbcDF = spark.read
.format(“jdbc”)
.option(“url”, “jdbc:postgresql://localhost:5432/mydatabase”)
.option(“dbtable”, “mytable”)
.option(“user”, “myuser”)
.option(“password”, “mypassword”)
.schema(schema)
.load()
“`
在這個例子中，我們使用schema（）方法指定每個列的數據類型。
3. 緩存和Table
Spark SQL中的緩存和表也可以提高性能。類似于數據框架的緩存，我們可以使用以下代碼將結果緩存到內存中：
“`
result.cache()
“`
我們還可以使用以下代碼將結果保存到Spark SQL表中：
“`
result.write.format(“parquet”).saveAsTable(“myresult”)
“`
這將使我們能夠在我們的應用程序中隨時查詢數據，并避免重復計算。
結論
Spark是一個強大的分布式計算框架，可以處理大量數據源。在本文中，我們已討論如何使用JDBC連接數據庫、數據分區(qū)、自定義查詢和Spark SQL等技術，優(yōu)化性能以及使用Spark SQL進行查詢。通過這些技術和優(yōu)化，我們可以更快地處理數據庫數據，并在大規(guī)模使用中提高我們的性能和效率。
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spark1.2.1實現讀取hbase的數據后怎么實現實時查詢
調用parallelize函數直接從中獲取數據，并存入RDD中；Java版本如下：
JavaRDD myRDD = sc.parallelize(Arrays.asList(1,2,3));
Scala版本如下：
val myRDD= sc.parallelize(List(1,2,3))
Hadoop與分布式數據處理 Spark VS Hadoop有哪些異同點
Hadoop
分布式批處理計算，強調批處理，常用于數據挖掘、分析
Spark
是一個基于內存計算的開源的集群計算系統(tǒng)，目的是讓數據分析更加快速, Spark 是一種與 Hadoop 相似的開源集群計算環(huán)境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使 Spark 在某些工作負載方面表現得更加優(yōu)越，換句話說，Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優(yōu)化迭代工作負載。
Spark 是在 Scala 語言中實現的，它將 Scala 用作其應用程序框架。與 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能夠緊密集成，其中的 Scala 可以像操作本地對象一樣輕松地操作分布式數據集。
盡管創(chuàng)建 Spark 是為了支持分布式數據集上的迭代作業(yè)，但是實際上它是對 Hadoop 的補充，可以在 Hadoop 文件系統(tǒng)中并行運行。通過名為Mesos的第三方集群框架可以支持此行為。Spark 由加州大學伯克利分校 AMP 實驗室 (Algorithms,Machines,and People Lab) 開發(fā)，可用來構建大型的、低延遲的數據分析應用程序。
雖然 Spark 與 Hadoop 有相似之處，但它提供了具有圓數笑有用差異的一個新的集群計算框架。首先，Spark 是為集群計算中的特定類型的工作負載而設計，即那些在并行操作之間重用工作數據集（比如機器學習算法）橘含的工作負載。為了優(yōu)化這些類型的工作負載，Spark 引進了內存集群計算的概念，可在畢喚內存集群計算中將數據集緩存在內存中，以縮短訪問延遲.
1、解決問題的層面不一樣
首先，Hadoop和Apache Spark兩者都是大數據框架，但是各自存在的目的不盡相同。Hadoop實質信含上更多是一個分布式數據基礎設施: 它將巨大的數據集分派到一個由普通計算機組成的集群中的多個節(jié)點進行存儲，意味著您不需要購買和維護昂貴的服務器硬件。
同時，Hadoop還會索引和跟蹤這些數據，讓大數據處理和分析效率達到前所未有的高度。Spark，則是那么一個專門用來對那些分布式存儲的大數據進行處理的工具，它并不會進行分布式數據的存儲。
2、兩者可合可分
Hadoop除了提供為大家所共識的HDFS分布式數據存儲功能之外，還提供了叫做MapReduce的數據處理功能。所以這里我們完全可以拋開Spark，使用Hadoop自身的MapReduce來完成數據的處理。
相反，Spark也不是非要依附在Hadoop身上才能生存。但如上所述，畢竟它沒有提供文件管理系統(tǒng)，所以，它必須和桐洞其他的分布式文件系統(tǒng)進行集成才能運作。這里我們可以選擇Hadoop的HDFS,也可以選擇其他的基于云的數據系統(tǒng)平臺。但Spark默認來說還是被用在Hadoop上面的，畢竟，大家都認為它們的結合是更好的。
以下是從網上摘錄的對MapReduce的最簡潔明了的解析：
我們要數圖書館中的所有書。你數1號書架，我數2號書架。這就是“Map”。我們人越多，數書就更快。
現在我們到一起，把所有人的統(tǒng)計數加在一起。這就是“Reduce”。
3、Spark數據處理速度秒殺MapReduce
Spark因為其處理數據的方式不一樣，會比MapReduce快上很多。MapReduce是分步對數據進行處理的: ”從集群中讀取數據，進行一次處理，將結果寫到集群，從集群中讀取更新后的數據，進行下一次的處理，將結果寫到集群，等等…“ Booz Allen Hamilton的數據科學家Kirk Borne如此解析。
反觀Spark，它會在內存中以接近“實時”的時間完成所有的數據分析：“從集群中讀取數據，完成所有必須的分析處理，將結果寫回集群，完成，” Born說道。Spark的批處理速度比MapReduce快近10倍，內存中的數據分析速度則快近100倍。
如果需要處理的數據和結果需求大部分情況下是靜態(tài)的，且你也有耐心等待批處理的完成的話，MapReduce的處理方式也是完全可以接受的。
但如果你需要對流數據進行分析，比如那些來自于工廠的傳感器收集回來的數據，又或者說你的應用是需要多重數據處理的，那么你也許更應滑輪笑該使用Spark進行處理。
大部分機器學習算法都是需要多重數據處理的。此外，通常會用到Spark的應用場景有以下方面：實時的市場活動，在線產品推薦，網絡安全分析，機器日記監(jiān)控等。
4、災難恢復
兩者的災難恢復方式迥異，但是都很不錯。因為Hadoop將每次處理后的數據都寫入到磁盤上，所以其天生就能很有彈性的對系統(tǒng)錯誤進行處理。
Spark的數據對象存儲在分布于數據集群中的叫做彈性分布式數據集(RDD: Resilient Distributed Dataset)中。這些數據對象既可以放在內存，也可以放在磁盤，所以RDD同樣也可以提供完成的災難恢復功能。
關于spark怎么分布式讀取數據庫的介紹到此就結束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關注本站。
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名稱欄目：Spark分布式技巧：數據庫讀取指南(spark怎么分布式讀取數據庫)
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