对于日期类型的列，Spark JDBC 连接器并不会在过滤条件中使用分区列来进行优化。这意味着当您使用 Spark JDBC 连接器读取包含日期类型列的表时，Spark 会在整个表中扫描数据，而不仅仅是扫描符合过滤条件的数据，从而可能导致数据倾斜。
为了解决这个问题，您可以使用以下两种方法之一：
1.将日期类型的列转换为字符串类型，以便 Spark 能够在读取数据时使用分区列进行优化。您可以在读取数据之前使用 SQL 中的 CAST 函数或 DataFrame API 中的 withColumn 函数将日期类型的列转换为字符串类型。例如：
SELECT *, CAST(operatetime AS STRING) AS operatetime_str FROM user WHERE operatetime > '2023-01-01' AND operatetime < '2023-01-31'或
val df = spark.read.jdbc(mysql_url, "user", prop)
.where("operatetime > '2023-01-01' AND operatetime < '2023-01-31'")
.withColumn("operatetime_str", col("operatetime").cast(StringType))2.增加数据分区，使每个分区的大小不超过合理的范围。这样，即使 Spark 无法使用分区列进行优化，也可以在多个分区上并行读取数据，从而减少数据倾斜的可能性。例如：
val df = spark.read.jdbc(mysql_url, "user",
new Properties() {
put("fetchsize", fetchsize)
put("partitionColumnoption", "operatetime")
put("lowerBound", "2023-01-01")
put("upperBound", "2023-01-31")
put("numPartitions", numPartitions)
})
.where("operatetime > '2023-01-01' AND operatetime < '2023-01-31'")请注意，增加数据分区可能会增加查询的总运行时间和内存开销。因此，您需要权衡分区大小和查询性能之间的权衡