1. 工作中，常常需要將線上doris同步至集市。讀取doris數據同讀取常規mysql基本相同。如果數據行小于千萬，比較簡單的方式直接單節點連接、讀取和存儲。Python示例如下：

def get_data(sql,host='',port=2000,user='',password='',db=''):
    # 支持doris
    import pymysql
    connect = pymysql.connect(host=host,port=port,user=user,password=password,db=db,charset='utf8')
    cursor = connect.cursor()
    cursor.execute('SET query_timeout = 216000;') #單位秒
    cursor.execute(sql)
    result = cursor.fetchall()
    for row in result:
        pass # 存儲格式可以自行控制 
    cursor.close()
    connect.close()
    return result

2. 如果數據量比較大，超過千萬，甚至過億，單節點讀取會遇到超時以及時效過低的問題?？梢允褂胹park.read.jdbc分布式多節點并發讀取。spark讀取支持兩種方式。

主要參數介紹：

read.jdbc(url=url,table=remote_table,column='item_sku_id',numPartitions=50,lowerBound=lowerBound, upperBound=upperBound,properties=prop)

url：格式如'jdbc:mysql://**.jd.com:2000/數據庫名?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&failOverReadOnly=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai'

table：可以是表名，也可以是查詢sql(也即支持條件查詢)，如果是sql，格式如"(SELECT count(*) sku FROM rule_price_result where dt='2023-05-10') AS tmp"

numPartitions：控制并發節點個數

lowerBound+upperBound和properties二選一，控制每個節點讀取的數據范圍。

lowerBound+upperBound方式：指定讀取最低和最高值，spark會結合分區個數和最低最高邊界機械做分割。

如果數據分布有傾斜，可以通過predicates列表自行控制范圍。

作者：京東零售 趙奇猛

來源：京東云開發者社區