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我正在一个Scala + Spark项目中工作，在该项目中，我们将数据从文件加载到PostgreSQL中。它在独立模式下使用jdbc.write在本地运行良好，测试数据很小。
但是由于生产数据是巨大的，我想使用一个集群，每个执行者拥有多个工作人员和一个逻辑处理器核心。
考虑到这一点，我如何在集群中的所有可用核之间划分数据？
谢谢!
PS:使用Scala2.13.9和Spark3.3.0
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M_S
回答于2022-10-13 05:27
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如果您正在使用动态分配，并且您的集群被并发作业使用，那么可能很难得到与您的作业可能使用的核数目完全相等的分区数，因为您不会预先知道这个数目，并且无法动态计算它。
您可以尝试找出一些任意的数字，并将numPartitions jdbc参数设置为要在写时使用的分区数。使用此参数，Spark将在写入之前重新划分此数据集，您将得到写入上的任务数量等于numPartitions。记住，用并行=1 jdbc连接编写的每个任务都要注意，您可能会溢出您的PostreSQL。
numPartitions (none)表读取和 写入 中可用于并行处理的最大分区数。这也决定了 并发JDBC连接 的最大数量。如果要写入的分区数超过此限制，则在编写之前调用numPartitions将其减少到此限制。 read/write
页面原文内容由
Marcos Felipe、M_S
提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/74040660
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