spark读取oracle的

刚开始使用spark-sql，首先看了一部分的源码。然后开始着手程序的编写。
在spark中使用jdbc：
在 Spark-env.sh 文件中加入:
export SPARK_CLASSPATH=
任务提交时加入:
spark-submit –master spark://master:7077 –jars ojdbc16.jar

一、
val rdd = sqlContext.read.format(“jdbc”).options(
Map(“url” ->”jdbc:oracle:thin:@192.168.1.110:1521:orcl”,”user”->”root”,”password”->”123456”,
“dbtable” -> s”( select fielsfrom sourceDBName ) a”, “driver” -> driver,
“numPartitions” ->”14”)).load().cache()
jdbcDF.rdd.partitions.size = 1
此时无论你的numPartitions的值为多大，实际的partitions只有一个分区，
该操作的并发度为1，你所有的数据都会在一个partition中进行操作，意味着无论你给的资源有多少，只有一个task会执行任务，执行效率可想而之，并且在稍微大点的表中进行操作分分钟就会OOM。
当我用该方法时，并发度为1，记得当时读取的数据是8000W条数据，一直卡着，一会儿出现OOM。经过查看官网的sparksql部分，发现了该方法也可以指定字段分区。
val jdbcDF = sqlContext.read.format(“jdbc”).options(
Map(“url” -> “jdbc:oracle:thin:root/123456@//192.168.1.110:1521/orcl”,
“dbtable” -> “( select * from T_LG_GNLK ) a”, “driver” -> “oracle.jdbc.driver.OracleDriver”,
“numPartitions” ->”5”,”partitionColumn”->”OBJECTID”,”lowerBound”->”0”,”upperBound”->”80000000”)).load()
val size= jdbcDF.rdd.partitions.size
此时size = 5；虽然现在的分区为5，但是前几个task根本就没有读取数据，知道最后一个分区卡主，此时数据读出来全部集中在一个台机器，当时加班已经到凌晨2点了，当时意识也模糊了，看了会儿源码，碎叫去了。到第二天，才突然发现自己犯了一个比较严重的错误，握草，然后开始修改lowerBound和upperBound的值，这是发现前几个task开始读取数据了。握草，我犯了一个太低级的错误，在此偷偷的抽了自己一嘴巴。
在此过程中发现了spark1.4的一个小bug，就是下面的描述
jdbcDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [ID:decimal(0,-127), XX: string, XX: string, XX: string, XX: decimal(0,-127)]
注意：在1.6以前的版本中，当Oracle表字段为Number时，对应DataType为decimal，此时会由于scala的精度断言抛出异常——可以在stackoverflow网站查找该异常——应该是个bug，在1.6中应该已经解决。有兴趣可以试下下。——如果继续show数据的话，会抛出该异常。
二、
def getConnection() = {
Class.forName(“oracle.jdbc.driver.OracleDriver”).newInstance()
DriverManager.getConnection(“jdbc:oracle:thin:@192.168.1.116:1521:orcl”, “root”, “12
3456”)
}
val rdd = new JdbcRDD(sc,getConnection,
“SELECT * FROM table WHERE ? <= ID AND ID <= ?”,
Long.MinValue, Long.MaxValue, 2 ,(r: ResultSet) => { r.getInt(“id”)+”\t”+r.getString(“name”)}
)
该方法是很久之前的API了，现在的新版本中有了更好的方法。即上面提到的方法1。

以上的方法都是依据分区的列必须是number类型的，否则java.lang.NumberFormatException: For input string: “A”
根据Long类型字段分区，此时一定要选择好上下界，要不然很可能很多空的partition的。
三、根据任意类型字段分区
jdbc(
url: String,
table: String,
predicates: Array[String],
connectionProperties: Properties): DataFrame

val part =
Array(
“2016-01-01” -> “2016-02-01”,
“2016-02-01” -> “2016-03-01”,
“2016-03-01” -> “2016-04-01”,
“2016-04-01” -> “2016-05-01”,
“2016-05-01” -> “2016-06-01”,
“2016-06-01” -> “2016-12-30”
).map {
case (start, end) =>
s”cast(RZSJ as date) >= date ‘ start′"+s"ANDcast(RZSJasdate)<=date′ end’”
}
val driver1: String = “oracle.jdbc.driver.OracleDriver”
val props1 = new Properties()
props1.setProperty(“user”, “root”)
props1.setProperty(“password”, “123456”)
props1.setProperty(“driver”, driver)
val dataf = sqlContext.read.jdbc(“jdbc:oracle:thin:root/[email protected]:1521/orcl”,”table1”,part,props)