1樓：愛可生雲資料庫
在已有的 mysql 伺服器之上使用 apache spark （無需將資料匯出到 spark 或者 hadoop 平臺上），這樣至少可以提公升 10 倍的查詢效能。使用多個 mysql 伺服器（複製或者 percona xtradb cluster）可以讓我們在某些查詢上得到額外的效能提公升。你也可以使用 spark 的快取功能來快取整個 mysql 查詢結果表。
思路很簡單：spark 可以通過 jdbc 讀取 mysql 上的資料，也可以執行 sql 查詢，因此我們可以直接連線到 mysql 並執行查詢。那麼為什麼速度會快呢？
對一些需要執行很長時間的查詢（如報表或者bi），由於 spark 是乙個大規模並行系統，因此查詢會圓肢非常的快。mysql 只能為每乙個查詢分配乙個 cpu 核來處理，而 spark 可以使用所有叢集節點的所有核。在下面的例子中，我們會在 spark 中執行 mysql 查詢，這個查詢速度比直接在 mysql 上執行速度要快 5 到 10 倍。
另姿遊外，spark 可以增加「叢集」級別的並行機制，在使用 mysql 複製或者 percona xtradb cluster 的情況下，spark 可以把查詢變成一組更小的查詢（有點像使用了分割槽表時可以在每個分割槽都執行乙個查詢），然後在多個 percona xtradb cluster 節點的多個從伺服器上並行的執行這些小查詢。最後它會使用map/reduce 方式將每個節點返回跡腔銷的結果聚合在一起形成完整的結果。
2樓：匿名使用者
支碼敗腔持mysql的，下面是示例遲衫枯念。
spark streaming使用資料來源方式插入mysql資料import
import
import
spark連線到mysql並執行查詢為什麼速度會快
3樓：沒沒橘子果醬
在已有的 mysql 伺服器之上使用 apache spark （無需將資料匯出到 spark 或者 hadoop 平臺上），這樣至少可以提公升 10 倍的查詢效能。使用多個 mysql 伺服器（複製或者 percona xtradb cluster）可以讓我們在某些查詢上得到額外的效能提公升。你也可以使用 spark 的快取功能來快取整個 mysql 查詢結果表。
思路很簡單：spark 可以通過 jdbc 讀取 mysql 上的資料，也可以執行 sql 查詢，因此我們可以直接連線到 mysql 並執行查詢。那麼為什麼速度會快呢？
對一些需要執行很長時間的查詢（如報表或者bi），由於 spark 是乙個大規模並行系統，因此查詢會非常的快。mysql 只能為每乙個查詢分配乙個 cpu 核來處理，而 spark 可以使用所有叢集節點的所有核。在下面的例子中，我們會在 spark 中執行 mysql 查詢，這個查詢速度比直接在 mysql 上執行速度要快 5 到 10 倍。
另外，spark 可以增加「叢集」級別的並行機制，在使用 mysql 複製或者 percona xtradb cluster 的情況下，spark 可以把查詢變成一組更小的查詢（有點像使用了分割槽表時可以在每個分割槽都執行乙個查詢），然後在多個 percona xtradb cluster 節點的多個從伺服器上並行的執行這些小查詢。最後它會使用 map/reduce 方式將每個節點返回的結果聚合在一起行程完整的結果。
這篇文章跟我之前文章 「airlines on-time performance」 所使用的資料庫是相同的。瓦迪姆建立了一些指令碼可以方便的**這些資料並上傳到 mysql 資料庫。指令碼的**位址請看 這裡。
同時我們這次使用的是 2016年7月26日釋出的apache spark 。
spark連線到mysql並執行查詢為什麼速度會快
4樓：智者總要千慮
在已有的 mysql 伺服器之上使用 apache spark （無需將資料匯出到 spark 或者 hadoop 平臺上），這樣至少可以提公升 10 倍的查詢效能。使用多個 mysql 伺服器（複製或者 percona xtradb cluster）可以讓我們在某些查詢上得到額外的效能提公升。你也可以使用 spark 的快取功能來快取整個 mysql 查詢結果表。
思路很簡單：spark 可以通過 jdbc 讀取 mysql 上的資料，也可以執行 sql 查詢，因此我們可以直接連線到 mysql 並執行查詢。那麼為什麼速度會快呢？
對一些需要執行很長時間的查詢（如報表或者bi），由於 spark 是乙個大規模並行系統，因此查詢會非常的快。mysql 只能為每乙個查詢分配乙個 cpu 核來處理，而 spark 可以使用所有叢集節點的所有核。在下面的例子中，我們會在 spark 中執行 mysql 查詢，這個查詢速度比直接在 mysql 上執行速度要快 5 到 10 倍。
另外，spark 可以增加「叢集」級別的並行機制，在使用 mysql 複製或者 percona xtradb cluster 的情況下，spark 可以把查詢變成一組更小的查詢（有點像使用了分割槽表時可以在每個分割槽都執行乙個查詢），然後在多個 percona xtradb cluster 節點的多個從伺服器上並行的執行這些小查詢。最後它會使用 map/reduce 方式將每個節點返回的結果聚合在一起行程完整的結果。
這篇文章跟我之前文章 「airlines on-time performance」 所使用的資料庫是相同的。瓦迪姆建立了一些指令碼可以方便的**這些資料並上傳到 mysql 資料庫。指令碼的**位址請看 這裡。
同時我們這次使用的是 2016年7月26日釋出的apache spark 。
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