- 最近在做公司运营报表时需要将百万数据一次性写入MySQL简单指定必须参数url,user,password,driver(也为必须参数，如果不指定会报错)，dbtable后，发现写入数据时非常的慢，甚至只写入一部分后直接报错，为解决此问题，在网上搜索可以做以下调优
spark jdbc参数介绍：
-
在spark官网spark sql jdbc部分提供了以下参数：
url：要连接的JDBC URL。列如：jdbc:mysql://ip:3306dbtable:应该读取的JDBC表。可以使用括号中的子查询代替完整表(使用select 语句代替表，例如，(select * from table_name) as t1,必须给查询结果加上别名）driver:用于连接到此URL的JDBC驱动程序的类名,列如：com.mysql.jdbc.DriverpartitionColumn，lowerBound,upperBound,numPartitions：这些options仅适用于read数据。这些options必须同时被指定。他们描述，如何从多个workers并行读取数据时，分割表。partitionColumn必须是表中的数字列。lowerBound和upperBound仅用于决定分区的大小，而不是用于过滤表中的行。表中的所有行将被分割并返回。fetchsize：仅适用于read数据。JDBC提取大小，用于确定每次获取的行数。这可以帮助JDBC驱动程序调优性能，这些驱动程序默认具有较低的提取大小（例如，Oracle每次提取10行）。batchsize：仅适用于write数据。JDBC批量大小，用于确定每次insert的行数。这可以帮助JDBC驱动程序调优性能。默认为1000。isolationLevel：仅适用于write数据。事务隔离级别，适用于当前连接。它可以是一个NONE，READ_COMMITTED，READ_UNCOMMITTED，REPEATABLE_READ，或SERIALIZABLE，对应于由JDBC的连接对象定义，缺省值为标准事务隔离级别READ_UNCOMMITTED。truncate：仅适用于write数据。当SaveMode.Overwrite启用时，此选项会truncate在MySQL中的表，而不是删除，再重建其现有的表。这可以更有效，并且防止表元数据（例如，索引）被去除。但是，在某些情况下，例如当新数据具有不同的模式时，它将无法工作。它默认为false。createTableOptions：仅适用于write数据。此选项允许在创建表（例如CREATE TABLE t (name string) ENGINE=InnoDB.）时设置特定的数据库表和分区选项。
写入参数优化
url:在url后加上参数rewriteBatchedStatements=true表示MySQL服务开启批次写入，此参数是批次写入的一个比较重要参数，可明显提升性能
batchsize：DataFrame writer批次写入MySQL 的条数，也为提升性能参数
isolationLevel：事务隔离级别，DataFrame写入不需要开启事务，为NONE
truncate：overwrite模式时可用，表时在覆盖原始数据时不会删除表结构而是复用
eg:
.mode(SaveMode.Overwrite).format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://host:端口?rewriteBatchedStatements=true").option("dbtable", "xxx").option("user", "xxx").option("password", "xxx").option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver").option("batchsize",10000).option("isolationLevel","NONE").option("truncate","true").save()