PySpark 通过Spark将数据写入MySQL时的低JDBC写入速度

在本文中，我们将介绍使用PySpark将数据从Spark写入MySQL时遇到的低JDBC写入速度问题，并提供解决方案。MySQL作为一种广泛使用的关系型数据库，常常与Spark结合使用，但在大规模数据写入时可能会遇到性能下降的问题。

背景

Apache Spark是一个功能强大的大数据处理框架，它提供了分布式计算和分析能力。Spark支持通过JDBC连接将数据写入各种关系型数据库，如MySQL。但在实际应用中，我们可能会发现在使用PySpark将数据写入MySQL时，写入速度明显较慢。

问题分析

低JDBC写入速度的问题可能由多种原因造成。首先，Spark的数据写入过程涉及到将数据分发到不同的Executor上进行并行写入，而这一过程中可能存在数据倾斜导致某些Executor写入速度较慢。其次，JDBC写入本身涉及到网络传输和数据库写入操作，这也可能成为瓶颈。最后，可能存在一些Spark和MySQL之间的配置问题，如连接池大小、批量写入模式等。

解决方案

针对上述问题，我们提出以下解决方案来改善JDBC写入速度。

1. 数据分区和分区数调整

通过调整数据的分区和分区数，可以避免数据倾斜问题。Spark的默认分区数是200，对于大规模数据写入，可以适当增加分区数，使得数据可以更均匀地分发到各个Executor上进行并行写入。

# 调整数据分区数为500
df.write.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/sample").option("dbtable", "table_name").option("user", "username").option("password", "password").option("numPartitions", 500).mode("append").save()

2. 调整JDBC连接参数

通过调整JDBC连接参数，可以改善数据写入性能。例如，可以增加连接池的大小和最大连接数，从而提升并发写入的能力。

from pyspark.sql import SparkSession

# 设置连接池大小为10，最大连接数为20
spark = SparkSession.builder.config("spark.driver.extraClassPath","/path/to/mysql-connector-java.jar").config("spark.executor.extraClassPath","/path/to/mysql-connector-java.jar").config("spark.sql.execution.arrow.enabled","true").config("spark.sql.execution.arrow.maxRecordsPerBatch", "10000").config("spark.sql.execution.arrow.fallback.enabled", "true").config("spark.sql.sources.writeConnectionPool.size","10").config("spark.sql.catalogImplementation","in-memory").config("spark.executor.memory","2g").config("spark.executors.cores","3").config("spark.yarn.executor.memoryOverhead","1g").config("spark.driver.memoryOverhead","1g").config("spark.driver.memory","2g").config("spark.executor.instances","2000").config("spark.executor.executorCores","6").config("spark.yarn.executor.memory","5g").config("spark.driver.maxResultSize","1g").config("spark.dynamicAllocation.maxExecutors","2000").config("spark.driver.host","ip_local").getOrCreate()

# 增加连接池大小为10和最大连接数为20
spark.conf.set("spark.sql.sources.writeConnectionPool.size", "10")
spark.conf.set("spark.driver.maxResultSize", "1g")
spark.conf.set("spark.driver.memoryOverhead", "1g")
spark.conf.set("spark.yarn.executor.memoryOverhead", "1g")
spark.conf.set("spark.executor.memory", "2g")
spark.conf.set("spark.executor.instances", "2000")
spark.conf.set("spark.yarn.executor.memory", "5g")
spark.conf.set("spark.executor.executorCores", "6")

# 将数据写入MySQL
df.write..format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/sample").option("dbtable", "table_name").option("user", "username").option("password", "password").mode("append").save()

3. 使用batch模式

使用批量写入模式可以减少JDBC连接的开销，从而提高写入性能。Spark支持通过bulkWrite选项实现批量写入。

# 使用batch模式将数据批量写入MySQL
df.write.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/sample").option("dbtable", "table_name").option("user", "username").option("password", "password").option("batchsize", 10000).option("isolationLevel", "NONE").mode("append").save()