一、jdbc连接数据库

我们知道spark可以通过jdbc查询数据库，但是Spark 通过 JDBC 读取关系型数据库，默认查询全表，只有一个 Task 去执行查询操作，大量数据情况下，效率是很慢的。

这时，可以通过构造多个 Task 并行连接 数据库提升效率。

二、spark sql属性介绍

1、dbtable：表名，可以是真实存在的关系表，也可以是通过查询语句 AS 出来的表。其实只要是在 SQL 语句里，FROM 后面能跟的语句用在 dbtable 属性都合法，其原理就是拼接 SQL 语句，dbtable 会填在 FROM 后面。

2、numPartitions：读、写的最大分区数，也决定了开启数据库连接的数目。使用 numPartitions 有一点点限制， 如果指定了 numPartitions 大于1的值，但是没有指定分区规则，仍只有一个 task 去执行查询。

3、partitionColumn, lowerBound, upperBound：指定读数据时的分区规则。要使用这三个参数，必须定义 numPartitions，而且这三个参数不能单独出现，要用就必须全部指定。而且 lowerBound, upperBound 不是过滤条件，只是用于决定分区跨度。在分区的时候，会根据 numPartitions 将 lowerBound 和 upperBound 拆分成，然后并行去执行查询。

三、并行查询

并行查询大致有两种方式：

val gpRDF = spark.read
      .format("jdbc")
      //      .option("driver", "com.pivotal.jdbc.GreenplumDriver")
      .option("driver", "org.postgresql.Driver")
      .option("url", "jdbc:postgresql://host:5432/db?characterEncoding=utf-8")
      .option("partitionColumn", "id")
      .option("lowerBound", 1)
      .option("upperBound", 3000000)
      .option("numPartitions", 6)
      .option("dbtable", "public.testdb")
      .option("user", "user")
      .option("password", "pwd")
      .load()
// 创建 numPartitions 个 task
val registerDF = Range(0, numPartitions)
  .map(index => {
    spark
      .read
      .format("jdbc")
      .option("driver", "org.postgresql.Driver")
      .option("url", "jdbc:postgresql://host:5432;DatabaseName=testdb")
      .option("dbtable", s"(SELECT feature FROM public.t_timing_face_person WHERE person_id > ${stride * index} AND person_id <= ${stride * (index + 1)}) AS t_tmp_${index}")
      .option("user", "user")
      .option("password", "pwd")
      .load()
  .reduce((rdd1, rdd2) => rdd1.union(rdd2))

第一种方法可能导致数据倾斜，但是代码简单，对一些连续的分布键采用这种方法会有不错的效果；第二种方法是通过sql来控制，相对可控，相应的代码也相对复杂（主要是sql）。