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spark可以增加寫入MySQL的并行度嗎？
是的，Spark可以通過多種方式來增加寫入MySQL的并行度，以提高寫入數(shù)據(jù)的效率。以下是一些常見的方法：
分區(qū)：Spark可以使用DataFrame或RDD的repartition或coalesce方法，將數(shù)據(jù)劃分為多個分區(qū)。這樣可以使數(shù)據(jù)寫入MySQL時并行化，提高寫入速度。
批量寫入：使用Spark對MySQL進(jìn)行批量寫入，可以減少寫入MySQL的次數(shù)，從而提高寫入速度?？梢允褂肑DBC批處理方式，即使用addBatch方法實(shí)現(xiàn)批量寫入，然后使用executeBatch方法提交數(shù)據(jù)。
并行連接：創(chuàng)建多個MySQL連接，并將數(shù)據(jù)分別寫入多個數(shù)據(jù)庫連接，從而實(shí)現(xiàn)并行寫入。可以使用連接池來管理數(shù)據(jù)庫連接，以提高效率。
分布式數(shù)據(jù)庫：如果MySQL支持分布式部署，可以使用Spark對多個MySQL實(shí)例進(jìn)行并行寫入，從而提高寫入速度。
hive和sparksql的區(qū)別？
功能點(diǎn)上： hive：
1、數(shù)據(jù)存儲
2、數(shù)據(jù)清洗 spark：1、數(shù)據(jù)清洗 2、流式計(jì)算 hive可以通過Hql方式讀hive數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗 spark可以通過sparkSQL或sparkCore方式進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，可以讀取的數(shù)據(jù)源包活jdbc,hive，elasticsearch，文件等 所以spark可以取代hive的數(shù)據(jù)清洗功能，也可以把hive做為數(shù)據(jù)源 hive的強(qiáng)項(xiàng)在于1、大數(shù)據(jù)存儲，2、通過sql方式進(jìn)行MapReduce操作，降低大數(shù)據(jù)使用門檻 spark強(qiáng)項(xiàng)在于1、基于內(nèi)存的MapReduce操作，速度快2、流式計(jì)算（對標(biāo)產(chǎn)品flink,storm）
spark sql和hive參數(shù)區(qū)別？
Spark SQL和Hive都是用來處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的工具，它們有許多共同之處，但是也有一些參數(shù)方面的不同。
在Spark SQL中，需要設(shè)置以下參數(shù)：
- spark.sql.shuffle.partitions：控制在執(zhí)行聚合操作（group by、distinct、agg等）時進(jìn)行數(shù)據(jù)重分區(qū)的數(shù)量，默認(rèn)值為200。
- spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold：控制廣播變量大小的閾值，如果某個表的大小小于該閾值，則將其作為廣播變量在shuffle之前進(jìn)行廣播，默認(rèn)值為10MB。
- spark.sql.parquet.compression.codec：指定parquet文件的壓縮格式。默認(rèn)使用snappy壓縮。
在Hive中，需要設(shè)置以下參數(shù)：
- mapred.reduce.tasks：控制reduce任務(wù)的數(shù)量，默認(rèn)值為1。
- hive.exec.compress.intermediate：設(shè)置在MR任務(wù)處理階段進(jìn)行的數(shù)據(jù)壓縮方式，默認(rèn)為不啟用壓縮。
- hive.exec.compress.output：設(shè)置在MR任務(wù)輸出結(jié)果到HDFS上的文件時采用的壓縮方式，默認(rèn)為不啟用壓縮。
需要注意的是，Spark SQL和Hive的參數(shù)設(shè)置方式略有不同。Spark SQL可以在代碼中通過SparkConf對象來設(shè)置。而Hive則需要在hive-site.xml文件中進(jìn)行配置。
到此，以上就是小編對于spark jdbc mysql的問題就介紹到這了，希望這3點(diǎn)解答對大家有用。
當(dāng)前標(biāo)題：SparkSQLJDBC連接mysql的方法
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