SparkSQLJDBC连接mysql的方法

spark可以增加写入MySQL的并行度吗？

是的，Spark可以通过多种方式来增加写入MySQL的并行度，以提高写入数据的效率。以下是一些常见的方法：

分区：Spark可以使用DataFrame或RDD的repartition或coalesce方法，将数据划分为多个分区。这样可以使数据写入MySQL时并行化，提高写入速度。

批量写入：使用Spark对MySQL进行批量写入，可以减少写入MySQL的次数，从而提高写入速度。可以使用JDBC批处理方式，即使用addBatch方法实现批量写入，然后使用executeBatch方法提交数据。

并行连接：创建多个MySQL连接，并将数据分别写入多个数据库连接，从而实现并行写入。可以使用连接池来管理数据库连接，以提高效率。

分布式数据库：如果MySQL支持分布式部署，可以使用Spark对多个MySQL实例进行并行写入，从而提高写入速度。

hive和sparksql的区别？

功能点上： hive：

1、数据存储

2、数据清洗 spark：1、数据清洗 2、流式计算 hive可以通过Hql方式读hive数据进行数据清洗 spark可以通过sparkSQL或sparkCore方式进行数据清洗，可以读取的数据源包活jdbc,hive，elasticsearch，文件等 所以spark可以取代hive的数据清洗功能，也可以把hive做为数据源 hive的强项在于1、大数据存储，2、通过sql方式进行MapReduce操作，降低大数据使用门槛 spark强项在于1、基于内存的MapReduce操作，速度快2、流式计算（对标产品flink,storm）

spark sql和hive参数区别？

Spark SQL和Hive都是用来处理大规模数据的工具，它们有许多共同之处，但是也有一些参数方面的不同。

在Spark SQL中，需要设置以下参数：

- spark.sql.shuffle.partitions：控制在执行聚合操作（group by、distinct、agg等）时进行数据重分区的数量，默认值为200。

- spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold：控制广播变量大小的阈值，如果某个表的大小小于该阈值，则将其作为广播变量在shuffle之前进行广播，默认值为10MB。

- spark.sql.parquet.compression.codec：指定parquet文件的压缩格式。默认使用snappy压缩。

在Hive中，需要设置以下参数：

- mapred.reduce.tasks：控制reduce任务的数量，默认值为1。

- hive.exec.compress.intermediate：设置在MR任务处理阶段进行的数据压缩方式，默认为不启用压缩。

- hive.exec.compress.output：设置在MR任务输出结果到HDFS上的文件时采用的压缩方式，默认为不启用压缩。

需要注意的是，Spark SQL和Hive的参数设置方式略有不同。Spark SQL可以在代码中通过SparkConf对象来设置。而Hive则需要在hive-site.xml文件中进行配置。

到此，以上就是小编对于spark jdbc mysql的问题就介绍到这了，希望这3点解答对大家有用。

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