有没有一种方法可以限制使用spark sql 2.2.0从jdbc源获取的记录数？

我正在处理将一个大于200M的记录从一个MS Sql Server表移动（和转换）到另一个MS Sql表的任务：

val spark = SparkSession
    .builder()
    .appName("co.smith.copydata")
    .getOrCreate()

val sourceData = spark
    .read
    .format("jdbc")
    .option("driver", "com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver")
    .option("url", jdbcSqlConnStr)
    .option("dbtable", sourceTableName)
    .load()
    .take(limit)

在工作的同时，很明显，它首先要从数据库中加载所有200M条记录，首先要花18分钟的时间，然后将我希望用于测试和开发目的的有限数量的记录返回给我。

在take（…）和load（）之间切换会产生编译错误。

我很欣赏有几种方法可以将样本数据复制到较小的表中，使用SSIS或其他etl工具。

我真的很好奇是否有一种方法可以使用spark，sql和jdbc实现我的目标。