使用Apache+Spark时如何处理数据库的背压？
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使用Apache Spark时如何处理数据库的背压？
我们使用Apache Spark每2个小时执行一次ETL。有时，Spark在执行读/写操作时会对数据库施加很大压力。对于Spark Streaming，我可以backpressure在kafka上看到配置。有没有办法在批处理中处理这个问题？
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