Question

我在本地Windows上使用独立群集，并尝试使用以下代码从我们的服务器加载数据 -

from pyspark.sql import SQLContext
sqlContext = SQLContext(sc)
df = sqlContext.load(source="jdbc", url="jdbc:postgresql://host/dbname", dbtable="schema.tablename")

我已将SPARK_CLASSPATH设置为 -

os.environ['SPARK_CLASSPATH'] = "C:\Users\ACERNEW3\Desktop\Spark\spark-1.3.0-bin-hadoop2.4\postgresql-9.2-1002.jdbc3.jar"

在执行sqlContext.load时，它会引发错误提示＆＃34;没有为jdbc找到合适的驱动程序：postgresql＆＃34;。我试过搜索网页，但无法找到解决方案。

Answer 1

可能会有所帮助。

在我的环境中，SPARK_CLASSPATH包含postgresql连接器的路径

from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql import DataFrameReader, SQLContext
import os

sparkClassPath = os.getenv('SPARK_CLASSPATH', '/path/to/connector/postgresql-42.1.4.jar')

# Populate configuration
conf = SparkConf()
conf.setAppName('application')
conf.set('spark.jars', 'file:%s' % sparkClassPath)
conf.set('spark.executor.extraClassPath', sparkClassPath)
conf.set('spark.driver.extraClassPath', sparkClassPath)
# Uncomment line below and modify ip address if you need to use cluster on different IP address
#conf.set('spark.master', 'spark://127.0.0.1:7077')

sc = SparkContext(conf=conf)
sqlContext = SQLContext(sc)

url = 'postgresql://127.0.0.1:5432/postgresql'
properties = {'user':'username', 'password':'password'}

df = DataFrameReader(sqlContext).jdbc(url='jdbc:%s' % url, table='tablename', properties=properties)

df.printSchema()
df.show()

这段代码允许您在需要的地方使用pyspark。例如，我在Django项目中使用过它。

Answer 2

我遇到了与mysql相同的问题，并且永远无法使用SPARK_CLASSPATH方法。但是我确实让它使用额外的命令行参数，请参阅this question

的答案

为了避免点击以使其正常工作，请执行以下操作：

pyspark --conf spark.executor.extraClassPath=<jdbc.jar> --driver-class-path <jdbc.jar> --jars <jdbc.jar> --master <master-URL>

无法使用pyspark shell中的jdbc连接到postgres

2 个答案: