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如何根据表的增长修改Spark read jdbc中的属性？

在Spark中使用JDBC读取数据库表时，可以通过修改一些属性来适应表的增长。以下是一些常见的属性和相应的修改方法：

fetchSize属性：fetchSize属性用于设置每次从数据库中获取的数据行数。默认情况下，Spark会一次性将所有数据加载到内存中，如果表的数据量很大，可能会导致内存溢出。可以通过设置fetchSize属性来限制每次加载的数据量，从而减少内存压力。可以将fetchSize属性设置为适当的值，例如1000或者5000，根据表的大小和系统资源进行调整。
partitionColumn和lowerBound、upperBound属性：如果表的数据量很大，可以使用分区读取的方式来提高读取性能。可以通过设置partitionColumn属性指定一个列作为分区的依据，然后使用lowerBound和upperBound属性指定分区的范围。这样Spark会将数据按照分区读取，可以并行地从数据库中获取数据，提高读取速度。
numPartitions属性：numPartitions属性用于设置读取数据时的并行度。可以根据系统资源和表的大小来调整该属性的值。较大的并行度可以提高读取速度，但也会增加系统资源的消耗。可以根据实际情况进行调整，一般可以设置为CPU核心数的2-4倍。
connectionProperties属性：connectionProperties属性用于设置JDBC连接的一些属性，例如连接超时时间、字符集等。可以根据具体需求进行设置，以确保连接的稳定性和数据的正确性。

综上所述，根据表的增长可以通过调整fetchSize、partitionColumn、lowerBound、upperBound、numPartitions和connectionProperties等属性来修改Spark read jdbc的属性，以适应不同的场景和需求。

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相关搜索:spark- XML :如何从XML文件的属性创建SparkSQL表使用Hive表的spark中的FP增长算法在Databricks上修改Spark表中的注释如何从Spark中的Hbase表中读取数据？如何使用spark jdbc连接截断teradata中的表如何使用spark.read.jdbc读取不同Pyspark数据帧中的多个文件如何使用SparkR::read.jdbc()或sparklyr::spark_read_jdbc()来获取SQL查询的结果而不是整个表？如何修改mysql表中的数据如何修改spark dataframe行中的列值？如何修改spark中的特定列？

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