spark jdbc(mysql) 读取并发度优化

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。
下文以 mysql 为例进行说明。

在spark中使用jdbc

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

1. 单partition(无并发)

调用函数

def jdbc(url: String, table: String, properties: Properties): DataFrame

使用:

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)

// 一些操作
....

查看并发度

jdbcDF.rdd.partitions.size # 结果返回 1

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。

更直观的说法是，达到千万级别的表就不要使用该操作，count操作就要等一万年，no zuo no die ,don't to try !

WARN TaskSetManager: Lost task 0.0 in stage 6.0 (TID 56, spark047219):
 java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
at com.mysql.jdbc.MysqlIO.reuseAndReadPacket(MysqlIO.java:3380)

2. 根据Long类型字段分区

调用函数

  def jdbc(
  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

使用:

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)

// 一些操作
....

查看并发度

jdbcDF.rdd.partitions.size # 结果返回 10

该操作将字段 colName 中1-10000000条数据分到10个partition中，使用很方便，缺点也很明显，只能使用整形数据字段作为分区关键字。

3000w数据的表 count 跨集群操作只要2s。

3. 根据任意类型字段分区

调用函数

jdbc(
  url: String,
  table: String,
  predicates: Array[String],
  connectionProperties: Properties): DataFrame

下面以使用最多的时间字段分区为例:

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)

// 一些操作
....

查看并发度

jdbcDF.rdd.partitions.size # 结果返回 6

该操作的每个分区数据都由该段时间的分区组成，这种方式适合各种场景，较为推荐。

结语

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。