spark 读取clickhouse 非数值型字段并行分区设置

spark jdbc读取clickhouse

用spark采用jdbc读取clickhouse,mysql等数据库时，可以根据Long型设置分区字段，如下：

  def jdbc(
  url: String,
  table: String,
  columnName: String,    # 根据该字段分区，需要为整形，比如id等
  lowerBound: Long,      # 分区的下界
  upperBound: Long,      # 分区的上界
  numPartitions: Int,    # 分区的个数
  connectionProperties: Properties): Dataframe

也可根据具体的字段

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

但是当选择的字段比较多时，连接数会很大，运行一段时间会有拒绝连接的风险。

解决的办法是对字段Array进行分组，并用 in 操作来进行分区，具体如下：

//JDBC分区信息
    //grouped 对数组进行分组，每组4个
    val typeIdArray =
      Array(
        "201c51890000000001000000000000000000000040",
        "201c51890000000001000000000000000000000041",
          ……
        "201c51890000000001000000000000000000000046"）
       .grouped(4)
       .map(x => "typeId in ('" + x.mkString("','") + "')").toArray

   val readData = spark.read
      .jdbc(url, table, predicates, prop)

	//前面设置了分区后，读数时不需要再设置typeid in 了。
   readData.select(
      col("ts_date"),
      col("deviceId"),
      col("typeId"),
      col("value"))
      .where(col("ts_date").===(partitiondate))

重点的设置在.map(x => “typeId in (’” + x.mkString("’,’") + “’)”).toArray 中，一定要对分组拼接一下，并按sql语法组成条件，实际执行时，spark会自动把这个信息加载到后面的select中。

在clickhouse中，可以查看具体连接的query

SELECT query_id,read_rows,elapsed,client_hostname,query From system.processes ;