spark sql分批读取数据库数据

在Spark SQL中，可以使用分区读取或者分批读取来提高读取数据库数据的性能。

分区读取是指将表按照某个字段的值进行分区，每个分区都可以独立地进行读取和处理。这种方式适用于表中某个字段的取值分布比较均匀的情况。在Spark SQL中，可以使用`partitionColumn`参数来指定分区字段，使用`lowerBound`和`upperBound`参数来指定分区范围，使用`numPartitions`参数来指定分区数。

分批读取是指将表按照一定大小进行分批读取，每批数据都可以独立地进行处理。这种方式适用于表中某个字段的取值分布不均匀，或者需要定期地增量读取数据的情况。在Spark SQL中，可以使用`fetchSize`参数来指定每批数据的大小，使用`lowerBound`和`upperBound`参数来指定数据范围。

下面是一个使用分批读取的例子：

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SQLContext}

class DatabaseReader(sqlContext: SQLContext) {
  val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test"
  val user = "root"
  val password = "root"

  def readTable(tableName: String, batchSize: Int): DataFrame = {
    val jdbcDF = sqlContext.read.format("jdbc")
      .option("url", url)
      .option("dbtable", tableName)
      .option("user", user)
      .option("password", password)
      .option("fetchSize", batchSize)
      .option("lowerBound", 0)
      .option("upperBound", 1000000)
      .option("numPartitions", 10)
      .load()

    jdbcDF
  }
}

val reader = new DatabaseReader(sqlContext)
val df = reader.readTable("mytable", 1000)

在这个例子中，我们使用`fetchSize`参数来指定每批数据的大小为1000，使用`lowerBound`和`upperBound`参数来指定数据范围为0到1000000，使用`numPartitions`参数来指定分区数为10。这样就可以按照每批1000条数据进行读取，并且可以并行地进行处理。