1.依赖环境：

        
             
      
       org.scala-lang
              
      
       scala-library
              
      
       2.10.4
          
         
             
      
       org.apache.spark
              
      
       spark-core_2.10
              
      
       2.2.0
          
         
             
      
       org.apache.spark
              
      
       spark-sql_2.10
              
      
       2.2.0
          
         
             
      
       mysql
              
      
       mysql-connector-java
              
      
       5.1.37
          
     
    

2.实现方式：

val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("msyql数据读取")  val spark = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()  val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/hisms_sn?user=root&password=root"  val prop = new Properties()  val properties=Map("url"->"jdbc:mysql://192.168.0.135:3306/disease-qy?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8",    "driver"->"com.mysql.jdbc.Driver",    "user"->"root",    "password"->"root")  //读取mysql的5中方式  //1.不指定查询条件---并行度为1  def method1(): Unit ={    val df = spark.read.jdbc(url,"t_kc21k1",prop)    println(df.count())    println(df.rdd.partitions.size)    df.show(5)  }  //2.指定数据库字段的范围--并行度为5/**  * 方式二：指定数据库字段的范围  * 通过lowerBound和upperBound 指定分区的范围  * 通过columnName 指定分区的列（只支持整形）  * 通过numPartitions 指定分区数量 （不宜过大）  **/def method2(): Unit ={  val lowerBound = 1  val upperBound = 100000  val numPartitions = 5    val df = spark.read.jdbc(url,"t_kc21k1","id",lowerBound,upperBound,numPartitions,prop)    println(df.count())    println(df.rdd.partitions.size)    df.show(5)  }  //3.根据任意字段进行分区--并行度为2  def method3(): Unit ={    //通过predicates将数据根据akc194分为2个区    val predicates = Array[String]("akc194 <= '2016-06-30'", "akc194 <= '2017-01-01' and akc194>'2016-06-30'")    val df = spark.read.jdbc(url,"t_kc21k1",predicates,prop)    println(df.count())    println(df.rdd.partitions.size)    df.show(5)  }  //4.通过load获取---与method1一样 并行度为1  def method4(): Unit ={    val df = spark.read.format("jdbc").options(Map("url"->url,"dbtable"->"t_kc21k1")).option("fetchSize",1000).load()    println(df.count())    println(df.rdd.partitions.size)    df.show(5)  }  //5.加载条件查询后的数据  def method5(): Unit ={    //通过predicates将数据根据akc194分为2个区    val query="SELECT id,aac003,id_drg,name_drg from t_kc21k1 where id>50000"    //定要用左右括号包起来，因为dbtable的value会被当成一张table作查询，mysql connector会自动dbtable后面加上where 1=1    val df = spark.read.format("jdbc").options(Map("url"->url,"dbtable"->s"($query)kc21k1")).load()    println(df.count())    println(df.rdd.partitions.size)    df.show(5)  }

通过增加分区读取数据，只是增加了并行度，但如果对单机版的spark，还是不能减少内存的使用，spark读取数据库的规则就是该数据提取至内存，再做内存计算。

问题：

    windows上使用单机版spark，不依赖hive环境，读取mysql数据表很大的时候，做join操作，sparksql容易发生内存溢出，

1.目前只能通过减少数据的读取方式方式内存爆炸----比如：根据结果只选取需要的字段。

2.可以同配置使用hive环境，sparksql将会借助hive环境，而不依赖本地内存做计算，防止内存溢出。