记一次sparksql读取oracle数据优化过程

问题描述

Sparksql提供外接关系型数据库的接口如下，

def jdbc(
   		url: String,
    	table: String,
   	 	columnName: String,
   	 	lowerBound: Long,
   	 	upperBound: Long,
   		numPartitions: Int,
   		connectionProperties: Properties): DataFrame 

从上述接口可知，columnName列必须是整形类型，在现实使用场景中，并不一定总是存在整形列，且表中的整形列值如果不是分布均匀的话，很容易就会出现数据倾斜现象。
如果不使用上述接口，而是使用如下

def jdbc(url: String, table: String, properties: Properties): DataFrame

便存在性能问题，即仅有一个task去读取oracle中的数据

解决方法

Oracle存在两个伪列：rownum、rowid。伪劣，即表中不存在的列。Rownum是逻辑存在的、整形列，且是自增的。Rowid是物理存在的，其值是一串随机数，表征该记录的位置。
Rownum在select语句中，会对查询结果集进行编号，利用这个特点，我们可以利用sparksql jdbc接口去实现分布式多任务去读取oracle数据，具体思路如下：

1. select max(rownum) ,min(rownum) from 表名1，查找最大***、最小***。
2. 预定义一个task处理多少条记录，然后对上述的max、min区间进行等值划分，得出并行度，即上述接口中的numPartitions变量值。
3. dataFrame = sqlContext.read.jdbc(url, select 表名1.*, rownum from 表名1, rownum, minValue, maxValue, numPartitions, prop)
4. 丢弃“逻辑列”drop(rownum)