sparkでjdbc経由でデータベースの内容を
読み込んでDataFrameとして扱うことは少なくないと思います。
しかし大量データを取得するような場合は、
1クエリでデータを取得するより、
並列で取得したほうが効率がよいことがあります。
今回は僕が対応した内容をご紹介したいと思います。
データベースはMySqlです。
もちろん、今回紹介させていただいた方法以外にも
並列処理する方法はありますので、
ご興味のある方は調べてみるのも良いかと思います。
並列化させず取得するパターン
並列化させずにjdbc接続で取得しようとすると、
以下のようになります。
val sampleQuery = "" +
"select " +
" a.col1, " +
" a.col2, " +
" a.col3 " +
"from table_a a "
val sampleDF = spark.read
.format("jdbc")
.option("driver", <jdbcドライバ名>)
.option("url", <jdbcURL>)
.option("user",<ユーザ名>)
.option("password", <パスワード>)
.option("query", sampleQuery)
.load()
ただ、この場合はちょっと弊害があることがあります。
DataFrameのパーティションが1になってしまうので、
大量データを処理する場合にはものすごい時間がかかってしまいます。
並列化させるパターン
そこでクエリにちょっと手を入れてあげて、
並列化させて読み込むために以下のようにしてみました。
val sampleQuery = "" +
"select " +
" @i:=@i+1 as rownum, " +
" a.col1, " +
" a.col2, " +
" a.col3 " +
"from (SELECT @i:=0) AS INDEX_NUM, table_a a " +
val sampleDF = spark.read
.format("jdbc")
.option("driver", <jdbcドライバ名>)
.option("url", <jdbcURL>)
.option("user",<ユーザ名>)
.option("password", <パスワード>)
.option("dbtable", "(" + sampleQuery + ") as subq")
.option("partitionColumn", "rownum")
.option("lowerBound", "0")
.option("upperBound", <データ件数>)
.option("numPartitions", <パーティション数>)
.load()
まず、クエリのSelect項目にROW番号を付与するようにします。
そのあとDataFrameReaderのオプションに、
dbtableを追加します。
ここでカッコでくくっているのは、クエリそのものをテーブルとして扱うためです。
partitionColumnではパーティション分けする対象となるカラム。
lowerBoundでは最小データ件数
lowerBoundでは最大データ件数
※ここでは事前にSelect count(*)などで件数がわかっているといいですね。
numPartitionで分割したいパーティション数
をそれぞれパラメータとして渡します。
partitionColumn、lowerBound、lowerBound、numPartitionは
すべてセットで入力しなければエラーになりますので要注意です。
裏では実行するSQLに、
データ件数 / パーティション数で1パーティションあたりのデータ数を計算して、
limit 0 to データ件数のようにlimit句を付与しているようです。
また、今回紹介した方法では指定するカラムは
数値である必要がありますので要注意です。
それでは！
20代前半までは東京で音楽をやりながら両手の指以上の業種でアルバイト生活をしていましたが、某大手プロバイダのテレアポのバイトでPCの知識の無さに愕然とし、コンピュータをもっと知りたい！と思ったことをきっかけに25歳の時にITの世界に未経験で飛び込みました。
紆余曲折を経て、現在は個人事業主としてお仕事させていただいており、10年ほどになります。
web制作から企業システム構築、ツール開発など、フロントエンドもバックエンドもサーバーもDBAも依頼があれば何でもやってきた雑食系エンジニアです。
今風にいうとフルスタックエンジニアということになるのでしょうか？？
→ 詳細プロフィールというか、生い立ちはこちら
→スキルシートをご覧になる場合はこちら
→お仕事のご依頼やお見積りなどお問い合わせはこちらから！
コメント