在从数据库(Oracle)读取数据(spark.read.jdbc)时，有没有一种方法可以指定分区的数量，而不指定上限和下限？

在从数据库(Oracle)读取数据(spark.read.jdbc)时，可以使用partitionColumn和numPartitions参数来指定分区的数量，而不需要指定上限和下限。

partitionColumn参数用于指定用于分区的列名，而numPartitions参数用于指定分区的数量。Spark会根据指定的列名和数量自动计算分区的上限和下限，以平均分配数据到各个分区中。

以下是一个示例代码：

df = spark.read.jdbc(url="jdbc:oracle:thin:@//hostname:port/service_name",
                     table="table_name",
                     properties={"user": "username", "password": "password"},
                     partitionColumn="partition_column",
                     lowerBound=0,
                     upperBound=100,
                     numPartitions=4)

在上述代码中，partition_column是用于分区的列名，lowerBound和upperBound是可选参数，用于指定分区的上限和下限。如果不指定这两个参数，Spark会自动计算分区的上限和下限。

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