网站介绍：文章浏览阅读1.6k次。由于Spark在使用JDBC方式读取关系型模型数据的时候，默认采用单线程任务执行。在数据量较大时，经常发现内存溢出、性能低的问题。在扩大内存读取后进行重分区，又会消耗时间，浪费资源。因此，开发并发读取关系型模型数据，可以有效提高任务处理并发度，减少单个任务的数据处理量，进而提升处理效率。分布式并发处理优化（一）总体思路关系型模型并发读取首先要选取分区字段，按照字段类型和分区个数确定并发分区间隔的key值。假设key值可以将模型数据均匀划分成多个逻辑分区，根据key值构成查询条件将模型数据进行并发读取_spark并行化处理
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