Spark 与 OceanBase 的深度集成，影响数据查询效率与资源利用率。OceanBase 提供的 Spark Connector 与 Catalog 集成方案，通过标准化 API 实现跨数据源元数据统一管理，结合自适应分区、并行度等技术，助力开发者构建高性能的 HTAP（混合事务分析处理）系统。本文围绕 Spark Catalog 与 OceanBase 的无缝对接 ，从 元数据管理、配置实践 展开，为企业级数据处理场景提供完整解决方案。
- 标准化元数据管理 ：通过 Spark Catalog 统一 OceanBase、HDFS、Iceberg 等多源元数据视图，支持动态 Schema 发现与跨租户联合查询，降低异构数据源的管理复杂度。
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配置与调优指南 ：Spark 集群资源规划（CPU/内存分配示例）、关键参数调整（
fetch-size、parallel_hint_degree）。
无论您需要从非结构化数据快速接入 OceanBase，还是优化 Spark 与 OceanBase 的联合查询性能，本文均提供可直接落地的配置方案。对于大规模数据处理场景，文中通过参数调优与架构设计建议，帮助您最大化集群资源利用率，实现 读写分离 与 资源隔离 ，保障 OLTP/OLAP 负载的稳定运行。
阅读完整指南，掌握 Spark-OceanBase 集成的核心技巧：https://www.oceanbase.com/docs/common-best-practices-1000000002808478
《OceanBase 最佳实践》会持续发布和更新，想要查看更多和更新内容可以访问这里：https://www.oceanbase.com/docs/best-practices