我有一个庞大的数据库表，其中包含数百万条记录。 每个记录都可以单独处理，并且必须转换为字符串。
所以我开始环顾四周，我想知道Spark是否可以在这种情况下帮助我。具体来说，我写了一些非常简单的东西：
session.read.jdbc(...).rdd
.map(row => ...convert each row in a string)
.saveAsTextFile(....)
问题：它与小型/中型表完美配合，但是如果有大型表，我会得到OutOfMemory。
即使我认为我得到了jdbc分区的工作方式（并且它正在工作），似乎session.read.jdbc只在整个数据集加载后才返回（即将每一行移动到map方法）。
是否可以使用这种方法或其他方法在读取每一行时转换（即处理）？
我已经看过下面评论中指出的类似问题了，但是那个用户正在进行聚合（df.count），而我只需要逐个迭代记录，所以我想知道这是不是“懒惰”迭代是可能的。
THX