GeoToolsSpatialRDDProvider（GeoMesa Spark）大数据读取效率低下求助

• 绕过GeoToolsSpatialRDDProvider的List转换逻辑
  别用它默认把FeatureReader转成List的逻辑，直接拿GeoTools的FeatureReader结合Spark的API分批处理。比如用Spark 3.x+的RDD.fromIterator，或者手动把迭代器拆成多个小批次，再用sparkContext.parallelize指定分区数，这样Driver不会一次性把250万条数据全塞进内存。

• 利用GeoPackage的分页查询分批读取
  GeoPackage支持分页，通过GeoTools的Query设置maxFeatures（比如每次读1万条）和startIndex，先查总条数算出要分多少批，然后循环每批生成对应的Query，读取后转成RDD，最后用union合并所有分区RDD。这样Driver每次只处理一小批数据，不会内存溢出。

• 自定义GeoPackage的SpatialRDDProvider
  参考GeoMesa其他数据源的SpatialRDDProvider实现，自己写一个适配GeoPackage的版本。核心就是别把FeatureReader转成List，而是用Spark的分区机制，让每个Executor去读取对应范围的数据——比如用sparkContext.range生成分区数，每个分区里执行带分页或范围条件的查询，把数据读取的压力分散到Executor，不用Driver扛。

• 调优Spark分区和Executor资源
  不用加Driver内存，但是可以加Executor的数量和内存，让每个Executor处理的数据量更小。同时设置合理的分区数，比如250万条数据就设300-500个分区，避免单个分区数据太多拖慢速度。相关配置比如spark.sql.shuffle.partitions=500、spark.executor.instances=20、spark.executor.memory=4g。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Prassi