Spark迁移项目
案例介绍
在该 1TB 级 Oracle 至 Azure SQL DB 数据迁移项目中，我负责整体技术方案设计与核心代码开发，主导完成 Spark 集群资源规划、数据读写策略优化及目标端性能保障三大核心模块。
首先，针对 1TB 数据迁移需求，我通过资源测算确定 125 个 Executor（8core/16G）的 “高效匹配型配置”—— 总 2TB 内存可缓冲数据膨胀需求，1000 个 CPU 核心能并行处理 1024 个 1GB 分区任务，资源利用率接近 100%。同时，为避免集群性能浪费，我设计了 “分区动态适配” 策略，通过numPartitions与partitionColumn参数实现 Oracle 源端并行读取，确保数据读取速度与集群计算能力匹配。
其次，针对 Azure SQL DB 写入瓶颈风险，我开发了 “并发度精准控制” 方案：在数据写入前通过repartition(64)将任务重分区为 64 个，限制最大并发连接数，并配置batchsize=100000批量写入参数，既避免数据库被压垮，又保障写入效率。此外，我还设计了 Azure SQL DB 性能监控联动机制，实时跟踪 DTU/vCore 使用率，确保目标端服务层级（Premium/Business Critical）与迁移需求适配。
最终，该方案实现 1TB 数据迁移任务 8 小时内稳定完成，数据完整性 100%，Azure SQL DB 峰值负载控制在 80% 以内，无 OOM 或写入超时问题，为企业级跨数据库大数据量迁移提供了 “资源 - 策略 - 监控” 三位一体的可复用方案。
Spark迁移项目
案例介绍
第一个迁移项目：
在该 1TB 级 Oracle 至 Azure SQL DB 数据迁移项目中，我负责整体技术方案设计与核心代码开发，主导完成 Spark 集群资源规划、数据读写策略优化及目标端性能保障三大核心模块。
首先，针对 1TB 数据迁移需求，我通过资源测算确定 125 个 Executor（8core/16G）的 “高效匹配型配置”—— 总 2TB 内存可缓冲数据膨胀需求，1000 个 CPU 核心能并行处理 1024 个 1GB 分区任务，资源利用率接近 100%。同时，为避免集群性能浪费，我设计了 “分区动态适配” 策略，通过numPartitions与partitionColumn参数实现 Oracle 源端并行读取，确保数据读取速度与集群计算能力匹配。
其次，针对 Azure SQL DB 写入瓶颈风险，我开发了 “并发度精准控制” 方案：在数据写入前通过repartition(64)将任务重分区为 64 个，限制最大并发连接数，并配置batchsize=100000批量写入参数，既避免数据库被压垮，又保障写入效率。此外，我还设计了 Azure SQL DB 性能监控联动机制，实时跟踪 DTU/vCore 使用率，确保目标端服务层级（Premium/Business Critical）与迁移需求适配。
最终，该方案实现 1TB 数据迁移任务 8 小时内稳定完成，数据完整性 100%，Azure SQL DB 峰值负载控制在 80% 以内，无 OOM 或写入超时问题，为企业级跨数据库大数据量迁移提供了 “资源 - 策略 - 监控” 三位一体的可复用方案。
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