RDS&POLARDB归档到X-Pack Spark计算最佳实践

业务背景

对于RDS&POLARDB FOR MYSQL 有些用户场景会遇到，当一张的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多。
这时候会采取水平分表的策略，水平拆分是将同一个表的数据进行分块保存到不同的数据库中，这些数据库中的表结构完全相同。
本文主要介绍如何把这些水平分表的表归档到X-Pack Spark数仓，做统一的大数据计算。X-Pack Spark服务通过外部计算资源的方式，为Redis、Cassandra、MongoDB、H 、RDS存储服务提供复杂分析、流式处理及入库、机器学习的能力，从而更好的解决用户数据处理相关场景问题。具体产品见

RDS& POLARDB分表归档到X-Pack Spark步骤

一键关联POLARDB到Spark集群

一键关联主要是做好spark访问RDS& POLARDB的