当Spark涉及到数据库的操作时，如何减少Spark运行中的数据库连接数？

最新推荐文章于 2024-05-28 20:26:19 发布
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分类专栏： spark 大数据面试 文章标签： spark
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本文探讨了在大数据处理中如何利用foreachPartition替代foreach来优化性能。通过在foreachPartition内部获取数据库连接，可以实现并行操作，从而提高数据导入或更新的效率。同时，这种方法减少了网络I/O，提升了整体处理速度。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

使用 foreachPartition 代替 foreach ，在 foreachPartition 内获取数据库的连接。

关于Spark工作总结--读取数据库注意事项（解决占用连接多，耗内存，速度慢等问题）
YangSir7的博客
05-18 1983
问题解决背景：    避免尽量少的使用hiveContext.read.jdbc(url,sql,prop)来读取数据库            ①：其中sql语句不要用通配符 *，是关于解析引擎耗时的解决办法，使用全字段代替select *;            ②：在查询时加索引，在你之前的字段上加自增长主键Id字段，查出来快的不是一点半点。        终极大招：            1...
spark连接Oracle数据库,Spark通过jdbc采用分区的方式从oracle读数据
weixin_36004880的博客
04-14 1989
spark通过jdbc可以从oracle中直接读取数据，返回dataframe。有时由于数据量较大，我们可以采用分区方式通过jdbc多线程并行从oracle中读取数据。- oracle中的数据如下TIME字段是年月，为字符串类型，ACCOUNT_BOOK为INT类型image.pngobject OraclePartitionReadTest {def main(args: Array[Strin...
当spark涉及数据库操作时，如何减少spark运行的数据库连接数？
February13的博客
06-22 264
4.使用foreachpartition代替foreach，在foreachpartition内获取数据库连接。foreachpartition原理是 在每个分区中把iteritor传入func中，由func控制这批迭代。foreach原理是 在每个分区中在iteritor遍历一条然后调用的func处理。2.使用连接池，较少创建销毁的开销。
24-当Spark涉及到数据库的操作时，如何减少Spark运行中的数据库连接数？
huaxing_ba的博客
06-23 428
当Spark涉及到数据库的操作时，如何减少Spark运行中的数据库连接数
spark history网络流量占用高问题记录
08-03 336
spark history网络流量占用高问题解决
spark分区连接mysql,Spark：每个Spark RDD分区的数据库连接并执行mapPartition
weixin_33246707的博客
01-20 362
I want to do a mapPartitions on my spark rdd,val newRd = myRdd.mapPartitions(partition => {val connection = new DbConnection /*creates a db connection per partition*/val newPartition = partition.ma...
Spark操作数据库时，如何减少Spark运行中的数据库连接数
05-17
在Spark操作数据库时，减少Spark运行中的数据库连接数可以通过以下几种方式实现： 1. 使用连接池：连接池是一种可以缓存数据库连接并管理连接的机制，可以减少连接数据库的开销和消耗。Spark可以使用开源的连接池库...
spark连接数据库如何减少数据库连接数？
07-10
3. 持久连接：在Spark中使用连接池管理数据库连接，避免每次操作都重新创建和销毁连接。可以使用一些开源的连接池库，如HikariCP或者C3P0。 4. 数据缓存：将数据库中的部分数据缓存在Spark的内存中，避免频繁访问...
安装启动Spark并使用spark完成java程序及读写Mysql数据库
ANDEL2001的博客
12-09 4440
目录实践目标实践步骤一、安装CentOS二、安装Spark1.下载spark压缩包2. 新建spark专用文件夹3.解压spark包到指定路径/usr/spark下4. 移动spark-3.0.1-bin-hadoop3.2下所有文件5. 修改文件权限6. 验证是否安装成功7. 测试spark shell交互式命令界面8. 查看spark集群三、Spark独立应用程序编程1. 安装sbt2. 编写应用程序3. sbt打包程序4.通过spark-submit提交并运行程序四、Java独立程序1. 安装mave
六十三、Spark-读取数据并写入数据库
最新发布
2401_85111528的博客
05-28 426
注：pom依赖在业务实施中是极其重要的一环，相当于配置文件，例如可能需要的 jar 包，可能需要的 Scala 语言版本都在此处进行配置 等等。
Spark连接数据库方法
RotKang
04-28 3506
Version：Spark 1.3.0   方法一： val rdd = new JdbcRDD(sc,()=>{ Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver").newInstance() DriverManager.getConnection("url", "user", "password") },"select * fro
Spark 性能调优之 foreachPartition 优化写数据库性能
chixushuchu的博客
12-18 5546
foreach 操作写数据库 缺点 首先，对于每条数据，都要单独去调用一次function，task为每个数据，都要去执行一次function函数。 如果100万条数据，（一个partition），调用100万次。性能比较差。 另外一个非常非常重要的一点 如果每个数据，你都去创建一个数据库连接的话，那么你就得创建100万次数据库连接。 但是要注意的是，数据库连接的创建和销毁，都是非常非常消耗...
Spark与MySQL连接
ThreeAspects的博客
01-03 807
方法一：各个字段都是提前定好的 val prop = new java.util.Properties prop.setProperty(“user”, “root”) prop.setProperty(“password”, “123456”) df.write.mode(SaveMode.Append).jdbc(“jdbc:mysql://localhost:3306/test”, “myt...
数据库连接池 实现 spark 写入数据库中
A_A_Forever的博客
06-21 2525
spark写入数据库中书多线程的，创建数据库连接池来优化 数据库Connection的来接 配置文件db.properties 还有参数MAX-IDLE MIN-IDLE等待略 jdbc.driver=com.mysql.jdbc.Driver jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test jdbc.user=spark jdbc.password=s...
大数据面试-Spark专题-002
BigData2018的博客
07-10 594
目录:01、Spark常用算子reduceByKey与groupByKey的区别，哪一种更具优势？02、如何使用Spark实现TopN的获取（描述思路或使用伪代码）03、分别简述Spark中的缓存机制（cache和persist）与checkpoint机制，并指出两者的区别与联系04、当Spark涉及到数据库的操作时，如何减少Spark运行中的数据库连接数？05、简述Spark中共享变量（广播变量和累加器）的基本原理与用途。 01、Spark常用算子reduceByKey与groupByKey的区别，哪一种
大数据面试杀招——Spark高频考点，必知必会!
大数据梦想家
10-24 4644
关于大数据面试中Spark的高频考点，快来学习!
Spark高频面试题(建议收藏)
a934079371的博客
10-29 2万+
一、你是怎么理解Spark，它的特点是什么？Spark是一个基于内存的，用于大规模数据处理（离线计算、实时计算、快速查询（交互式查询））的统一分析引擎。...
Spark项目实战-实际项目中常见的优化点-使用foreachPartition优化写数据库性能
上海一九四三
09-21 1370
首先，我们看一下foreach的写原理： 1、foreach的性能缺陷在哪里？ （1）首先对于每条数据都要单独去调用一次function，task为每个数据都要去执行一次function函数。 如果100万条数据（一个partition），调用100万次，性能比较差。 （2）另外一个非常非常重要的一点，如果每个数据你都去创建一个数据库连接的话，那么你就得创建100万次数据库连接。我们都...
大数据常见面试题及答案
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遐想者
03-25 3万+
大数据常见面试题及答案，大部分都有涉及
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