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场景如下:
供应商有一个 sql sever db 在 azure 上，我们只有读权限，上面有上 TB 的 data （比如 10TB ）
现在我要做一个 source 基于这个 db 的 ETL pipeline （用 spark 处理）
目前看来有两种选择：
1. 直接 spark jdbc 连接 db 在里面用 query 读数据做 transformation
疑虑：直接在 sparksession 上写 query 会不会性能很差，或者 OOM 问题
2. 把数据 extract 出来成 parquet 放入云储存(比如 S3)，然后 spark 做 ETL
extract 我查了一下可以用 spark 或者 sqoop
不知道那种更合适
不知道有没有大佬指点一下
供应商有一个 sql sever db 在 azure 上，我们只有读权限，上面有上 TB 的 data （比如 10TB ）
现在我要做一个 source 基于这个 db 的 ETL pipeline （用 spark 处理）
目前看来有两种选择：
1. 直接 spark jdbc 连接 db 在里面用 query 读数据做 transformation
疑虑：直接在 sparksession 上写 query 会不会性能很差，或者 OOM 问题
2. 把数据 extract 出来成 parquet 放入云储存(比如 S3)，然后 spark 做 ETL
extract 我查了一下可以用 spark 或者 sqoop
不知道那种更合适
不知道有没有大佬指点一下
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netnr 2023 年 8 月 10 日 via Android
推荐用 DataReader 逐行读取处理
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ltltfuture OP @netnr 这个能分布式吗，速度如何？
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netnr 2023 年 8 月 10 日 via Android
那就每个节点读取分页，比如有 1 亿条数据，十个节点，每个节点读取 1 千万条
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mmdsun 2023 年 8 月 10 日 via iPhone
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