一、单分区模式

函数：

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

使用示例：

val url = "jdbc:mysql://mysqlHost:3306/database"
val tableName = "table"

// 设置连接用户&密码
val prop = new java.util.Properties
prop.setProperty("user","username")
prop.setProperty("password","pwd")

// 取得该表数据
val jdbcDF = sqlContext.read.jdbc(url,tableName,prop)

// 一些操作
....

从入参可以看出，只需要传入JDBC URL、表名及对应的账号密码Properties即可。但是计算此DF的分区数后发现，这种不负责任的写法，并发数是1

jdbcDF.rdd.partitions.size=1

操作大数据集时，spark对MySQL的查询语句等同于可怕的：select * from table; ,而单个分区会把数据都集中在一个executor，当遇到较大数据集时，都会产生不合理的资源占用：MySQL可能hang住，spark可能会OOM，所以不推荐生产环境使用；

二、指定Long型column字段的分区模式

函数：

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

使用id做分片字段的示例：

val url = "jdbc:mysql://mysqlHost:3306/database"
val tableName = "table"
val columnName = "id"
val lowerBound = getMinId()
val upperBound = getMaxId()
val numPartitions = 200

// 设置连接用户&密码
val prop = new java.util.Properties
prop.setProperty("user","username")
prop.setProperty("password","pwd")

// 取得该表数据
val jdbcDF = sqlContext.read.jdbc(url,tableName, columnName, lowerBound, upperBound,numPartitions,prop)

// 一些操作
....

从入参可以看出，通过指定 id 这个数字型的column作为分片键，并设置最大最小值和指定的分区数，可以对数据库的数据进行并发读取。是不是numPartitions传入多少，分区数就一定是多少呢？其实不然，通过对源码的分析可知：

if upperBound-lowerBound >= numPartitions:
    jdbcDF.rdd.partitions.size = numPartitions
else
    jdbcDF.rdd.partitions.size = upperBound-lowerBound

拉取数据时，spark会按numPartitions均分最大最小ID，然后进行并发查询，并最终转换成RDD，例如：

入参为：
lowerBound=1, upperBound=1000, numPartitions=10

对应查询语句组为：
JDBCPartition(id < 101 or id is null,0), 
JDBCPartition(id >= 101 AND id < 201,1), 
JDBCPartition(id >= 201 AND id < 301,2), 
JDBCPartition(id >= 301 AND id < 401,3), 
JDBCPartition(id >= 401 AND id < 501,4), 
JDBCPartition(id >= 501 AND id < 601,5), 
JDBCPartition(id >= 601 AND id < 701,6), 
JDBCPartition(id >= 701 AND id < 801,7), 
JDBCPartition(id >= 801 AND id < 901,8), 
JDBCPartition(id >= 901,9)

建议在使用此方式进行分片时，需要评估好 numPartitions 的个数，防止单片数据过大；同时需要column字段的索引建立情况，防止查询语句出现慢SQL影响取数效率。
如果column的数字是离散型的，为了防止拉取时出现过多空分区，以及不必要的一些数据倾斜，需要使用特殊手段进行处理，具体可以参考Spark JDBC系列–读取优化。

三、高自由度的分区模式

函数：

def jdbc(
  url: String,
  table: String,
  predicates: Array[String],
  connectionProperties: Properties): DataFrame

使用给定分区数组的示例：

  /**
   * 将近90天的数据进行分区读取
   * 每一天作为一个分区，例如
   * Array(
   * "2015-09-17" -> "2015-09-18",
   * "2015-09-18" -> "2015-09-19",
   * ...)
   **/
   def getPredicates = {
    
    val cal = Calendar.getInstance()
    cal.add(Calendar.DATE, -90)
    val array = ArrayBuffer[(String,String)]()
    for (i <- 0 until 90) {
      val start = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd").format(cal.getTime())
      cal.add(Calendar.DATE, +1)
      val end = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd").format(cal.getTime())
      array += start -> end
    }
    val predicates = array.map {
      case (start, end) => s"gmt_create >= '$start' AND gmt_create < '$end'"
    }
    
    predicates.toArray
    }
    
    val predicates = getPredicates
    //链接操作
    ...

从函数可以看出，分区数组是多个并行的自定义where语句，且分区数为数据size：

jdbcDF.rdd.partitions.size = predicates.size

建议在使用此方式进行分片时，需要评估好 predicates.size 的个数，防止防止单片数据过大；同时需要自定义where语句的查询效率，防止查询语句出现慢SQL影响取数效率。

四、自定义option参数模式

函数示例：

val jdbcDF = sparkSession.sqlContext.read.format("jdbc")
  .option("url", url)
  .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
  .option("dbtable", "table")
  .option("user", "user")
  .option("partitionColumn", "id")
  .option("lowerBound", 1)
  .option("upperBound", 10000)
  .option("fetchsize", 100)
  .option("xxx", "xxx")
  .load()

从函数可以看出，option模式其实是一种开放接口，spark会根据具体的参数，来决定使用上述三种方式中的某一种。

在这里插入图片描述

五、JDBC To Other Databases

Spark官方API文档：
JDBC To Other Databases

5.1Scala

// Note: JDBC loading and saving can be achieved via either the load/save or jdbc methods
// Loading data from a JDBC source
val jdbcDF = spark.read
  .format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:postgresql:dbserver")
  .option("dbtable", "schema.tablename")
  .option("user", "username")
  .option("password", "password")
  .load()

val connectionProperties = new Properties()
connectionProperties.put("user", "username")
connectionProperties.put("password", "password")
val jdbcDF2 = spark.read
  .jdbc("jdbc:postgresql:dbserver", "schema.tablename", connectionProperties)
// Specifying the custom data types of the read schema
connectionProperties.put("customSchema", "id DECIMAL(38, 0), name STRING")
val jdbcDF3 = spark.read
  .jdbc("jdbc:postgresql:dbserver", "schema.tablename", connectionProperties)

// Saving data to a JDBC source
jdbcDF.write
  .format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:postgresql:dbserver")
  .option("dbtable", "schema.tablename")
  .option("user", "username")
  .option("password", "password")
  .save()

jdbcDF2.write
  .jdbc("jdbc:postgresql:dbserver", "schema.tablename", connectionProperties)

// Specifying create table column data types on write
jdbcDF.write
  .option("createTableColumnTypes", "name CHAR(64), comments VARCHAR(1024)")
  .jdbc("jdbc:postgresql:dbserver", "schema.tablename", connectionProperties)

5.2Java

// Note: JDBC loading and saving can be achieved via either the load/save or jdbc methods
// Loading data from a JDBC source
Dataset<Row> jdbcDF = spark.read()
  .format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:postgresql:dbserver")
  .option("dbtable", "schema.tablename")
  .option("user", "username")
  .option("password", "password")
  .load();

Properties connectionProperties = new Properties();
connectionProperties.put("user", "username");
connectionProperties.put("password", "password");
Dataset<Row> jdbcDF2 = spark.read()
  .jdbc("jdbc:postgresql:dbserver", "schema.tablename", connectionProperties);

// Saving data to a JDBC source
jdbcDF.write()
  .format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:postgresql:dbserver")
  .option("dbtable", "schema.tablename")
  .option("user", "username")
  .option("password", "password")
  .save();

jdbcDF2.write()
  .jdbc("jdbc:postgresql:dbserver", "schema.tablename", connectionProperties);

// Specifying create table column data types on write
jdbcDF.write()
  .option("createTableColumnTypes", "name CHAR(64), comments VARCHAR(1024)")
  .jdbc("jdbc:postgresql:dbserver", "schema.tablename", connectionProperties);

5.3Python

# Note: JDBC loading and saving can be achieved via either the load/save or jdbc methods
# Loading data from a JDBC source
jdbcDF = spark.read 
    .format("jdbc") 
    .option("url", "jdbc:postgresql:dbserver") 
    .option("dbtable", "schema.tablename") 
    .option("user", "username") 
    .option("password", "password") 
    .load()

jdbcDF2 = spark.read 
    .jdbc("jdbc:postgresql:dbserver", "schema.tablename",
          properties={"user": "username", "password": "password"})

# Specifying dataframe column data types on read
jdbcDF3 = spark.read 
    .format("jdbc") 
    .option("url", "jdbc:postgresql:dbserver") 
    .option("dbtable", "schema.tablename") 
    .option("user", "username") 
    .option("password", "password") 
    .option("customSchema", "id DECIMAL(38, 0), name STRING") 
    .load()

# Saving data to a JDBC source
jdbcDF.write 
    .format("jdbc") 
    .option("url", "jdbc:postgresql:dbserver") 
    .option("dbtable", "schema.tablename") 
    .option("user", "username") 
    .option("password", "password") 
    .save()

jdbcDF2.write 
    .jdbc("jdbc:postgresql:dbserver", "schema.tablename",
          properties={"user": "username", "password": "password"})

# Specifying create table column data types on write
jdbcDF.write 
    .option("createTableColumnTypes", "name CHAR(64), comments VARCHAR(1024)") 
    .jdbc("jdbc:postgresql:dbserver", "schema.tablename",
          properties={"user": "username", "password": "password"})