Spark里数据库咋分布式读，感觉有点复杂但其实不难掌握的那些技巧

Spark里数据库咋分布式读,感觉有点复杂但其实不难掌握的那些技巧

好的,咱们直接开讲，很多人一听到Spark要连接MySQL、PostgreSQL这些传统数据库，就觉得头大，觉得这涉及到分布式系统和单机数据库的协调，肯定很麻烦，但其实，只要抓住几个核心技巧，你会发现它比想象中要直白得多，关键就在于理解Spark的“分布式思维”和数据库的“单机思维”怎么对接。

核心技巧一：让每个Spark任务认领一小块数据——分区读取

这是最最重要的一招,也是分布式读取的精华所在，数据库本身通常在一台机器上（或者有个主从架构，但写操作一般只在主库），而Spark有好多台机器（Executor），如果让一个Executor去把整张表的数据都读过来，再分给其他Executor，那这个Executor就成了瓶颈，网络压力巨大，而且完全没利用上分布式的优势。

那怎么办呢？诀窍是：让每个Executor直接去数据库里读取一小部分数据，这就用到了“分区”的概念，你可以告诉Spark，根据表的某个字段（比如自增ID、时间字段等），把读取任务拆成多个并行的子任务。

举个例子,假设你有一张用户表，主键ID从1到1000万，你可以这样设置：

• 分区列（Partition Column）：选择 id 作为分区的依据。
• 下界（Lower Bound）：1
• 上界（Upper Bound）：10000000
• 分区数量（Num Partitions）：比如设为4。

这样一来,Spark会大致把数据分成4个区间：1-250万，250万-500万，500万-750万，750万-1000万，然后它会创建4个并行的查询任务，每个Executor执行一个，每个查询的SQL语句其实就是在后面自动加上了类似 WHERE id >= 2500000 AND id < 5000000 这样的条件，这样，四个Executor同时去数据库里捞各自那部分数据，最后在Spark侧再拼成一个完整的分布式数据集（DataFrame），效率就非常高。

（参考来源：Spark官方文档中关于JDBC Data Source的numPartitions, lowerBound, upperBound参数说明）

需要注意的点：

• 选择分区列：最好选数值型的、连续增长的、分布均匀的列，比如自增主键或创建时间戳，如果选一个值分布不均匀的列，会导致每个任务处理的数据量差距很大，有的Executor累死，有的闲死。
• 分区数不是越多越好：分区数决定了并行度，但并行任务太多会给数据库造成巨大压力，可能把数据库拖垮，一般需要根据数据库的承受能力和数据量来权衡，可以先从一个较小的数开始（比如和Executor核心数相当），再慢慢调优。

核心技巧二：用查询语句代替整表扫描——谓词下推

有时候你并不需要整张表的数据,可能只需要最近三个月的数据，或者某个特定状态的数据，如果你在Spark里先read整张表，然后再用filter过滤，那么Spark很可能会傻乎乎地先把所有数据都读进来，再进行过滤，这非常低效。

更聪明的做法是,把过滤条件“推”到数据库那边去执行，这就是“谓词下推”，实现起来非常简单：你不是用.format("jdbc").option(...).load()这种方式读数据吗？这里有一个 dbtable 参数，你不要直接写表名，而是写一个用括号包起来的子查询语句。

你只需要2023年的订单数据：

• 笨办法：dbtable -> "orders"，然后后面再写 df.filter("order_date >= '2023-01-01'")。
• 聪明办法：dbtable -> "(SELECT * FROM orders WHERE order_date >= '2023-01-01') AS tmp_orders"。

用聪明办法,Spark发给数据库的SQL就是那个带WHERE条件的查询，数据库会利用自身的索引和优化能力，只返回2023年的数据给Spark，这样网络传输的数据量大大减少，速度自然快了几个数量级。

（参考来源：Spark社区最佳实践和JDBC数据源对dbtable参数接受子查询的用法）

核心技巧三：和数据库做朋友——处理好连接参数

既然Spark的Executor要直接连数据库,那么数据库连接的相关配置就至关重要。

• 连接池：强烈建议在Spark侧启用连接池，每个Executor可以维护一个到数据库的连接池，避免每个任务都创建和销毁一次连接，那个开销非常大，可以配置像connectionProperties里的pool相关参数。
• 批量抓取大小（Fetch Size）：数据库驱动一般有个fetchSize参数，表示每次从数据库取多少条记录，默认值可能很小（比如1000条），这意味着读100万条数据需要来回通信1000次，你可以把这个值调大（比如10000），减少网络往返次数，能显著提升读取性能。（参考来源：数据库JDBC驱动文档，如MySQL Connector/J的fetchSize参数）
• 用户权限：确保你的数据库用户有从多个客户端IP并发读取的权限。

核心技巧四：数据倾斜的应对——当分区列不均匀时

回到技巧一,如果你选的表没有好的、均匀分布的分区列怎么办？比如一张状态表，主要就‘活跃’和‘非活跃’两种状态，99%的数据都是‘非活跃’，你按这个字段分区，就会导致一个分区巨大无比。

这时候可以试试这些方法：

1. 用多个列组合分区：比如同时使用“状态”和“创建时间”两个字段，让分区的粒度更细一些。
2. 使用随机数分区：如果实在没有合适的业务字段，可以在子查询里生成一个随机数作为分区列。dbtable -> "(SELECT *, FLOOR(RAND() * 4) AS random_partition FROM my_table) AS t"，然后按这个 random_partition 字段分区，这样能强制打散数据，保证每个分区数据量大致相等，缺点是读的时候需要扫描全表。
3. 接受现实，用少量分区：如果数据量不是特别大，有时候用少量分区（甚至1个分区）直接读过来，在Spark内部再用repartition进行重分布，可能也比把数据库压垮要好。

总结一下

其实Spark分布式读数据库的核心技巧就这几条：通过合理分区实现并行读取、利用子查询进行谓词下推减少数据量、调优连接参数提升效率、灵活处理数据倾斜问题，你不需要一下子全部掌握精通，每次遇到读数据库的场景，就从这几个方面去思考和尝试配置，多试几次，手感就出来了，目标就是让Spark的每个Worker都能均衡地、高效地、只读取它需要的那一小块数据，这么一想，是不是感觉清晰多了？