Question

我尝试了许多不同的方法，使用JDBC连接从Apache Spark连接到我们的Teradata环境。以下是我一直在使用的代码。

我确保我的JDBC驱动程序是正确的，因为我使用相同的驱动程序从其他平台连接到Teradata。

我在运行spark-shell时也添加了驱动程序Jars ./bin/spark-shell --jars /home/path/*.jar --driver-class-path /home/path/*.jar

任何帮助将不胜感激！

val jdbcDF = sqlContext.load("jdbc", Map(
  "url" -> "jdbc:teradata://<server_name>, TMODE=TERA, user=my_user, password=*****",
  "dbtable" -> "schema.table_name",
  "driver" -> "com.teradata.jdbc.TeraDriver"))

异常的堆栈跟踪：

warning: there were 1 deprecation warning(s); re-run with -deprecation for details
java.lang.ClassNotFoundException: com.teradata.jdbc.TeraDriver
        at scala.tools.nsc.interpreter.AbstractFileClassLoader.findClass(AbstractFileClassLoader.scala:83)
        at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424)
        at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357)
        at org.apache.spark.sql.jdbc.package$DriverRegistry$.register(jdbc.scala:227)
        at org.apache.spark.sql.jdbc.DefaultSource.createRelation(JDBCRelation.scala:94)
        at org.apache.spark.sql.sources.ResolvedDataSource$.apply(ddl.scala:265)
        at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:114)
        at org.apache.spark.sql.SQLContext.load(SQLContext.scala:1242)
        at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:19)
        at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:27)
        at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:29)
        at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:31)
        at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:33)
        at $iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:35)
        at $iwC$$iwC.<init>(<console>:37)
        at $iwC.<init>(<console>:39)
        at <init>(<console>:41)
        at .<init>(<console>:45)
        at .<clinit>(<console>)
        at .<init>(<console>:7)
        at .<clinit>(<console>)
        at $print(<console>)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
        at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
        at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:497)
        at org.apache.spark.repl.SparkIMain$ReadEvalPrint.call(SparkIMain.scala:1065)
        at org.apache.spark.repl.SparkIMain$Request.loadAndRun(SparkIMain.scala:1338)
        at org.apache.spark.repl.SparkIMain.loadAndRunReq$1(SparkIMain.scala:840)
        at org.apache.spark.repl.SparkIMain.interpret(SparkIMain.scala:871)
        at org.apache.spark.repl.SparkIMain.interpret(SparkIMain.scala:819)
        at org.apache.spark.repl.SparkILoop.reallyInterpret$1(SparkILoop.scala:857)
        at org.apache.spark.repl.SparkILoop.interpretStartingWith(SparkILoop.scala:902)
        at org.apache.spark.repl.SparkILoop.reallyInterpret$1(SparkILoop.scala:875)
        at org.apache.spark.repl.SparkILoop.interpretStartingWith(SparkILoop.scala:902)
        at org.apache.spark.repl.SparkILoop.reallyInterpret$1(SparkILoop.scala:875)
        at org.apache.spark.repl.SparkILoop.interpretStartingWith(SparkILoop.scala:902)
        at org.apache.spark.repl.SparkILoop.reallyInterpret$1(SparkILoop.scala:875)
        at org.apache.spark.repl.SparkILoop.interpretStartingWith(SparkILoop.scala:902)
        at org.apache.spark.repl.SparkILoop.command(SparkILoop.scala:814)
        at org.apache.spark.repl.SparkILoop.processLine$1(SparkILoop.scala:657)
        at org.apache.spark.repl.SparkILoop.innerLoop$1(SparkILoop.scala:665)
        at org.apache.spark.repl.SparkILoop.org$apache$spark$repl$SparkILoop$$loop(SparkILoop.scala:670)
        at org.apache.spark.repl.SparkILoop$$anonfun$org$apache$spark$repl$SparkILoop$$process$1.apply$mcZ$sp(SparkILoop.scala:997)
        at org.apache.spark.repl.SparkILoop$$anonfun$org$apache$spark$repl$SparkILoop$$process$1.apply(SparkILoop.scala:945)
        at org.apache.spark.repl.SparkILoop$$anonfun$org$apache$spark$repl$SparkILoop$$process$1.apply(SparkILoop.scala:945)
        at scala.tools.nsc.util.ScalaClassLoader$.savingContextLoader(ScalaClassLoader.scala:135)
        at org.apache.spark.repl.SparkILoop.org$apache$spark$repl$SparkILoop$$process(SparkILoop.scala:945)
        at org.apache.spark.repl.SparkILoop.process(SparkILoop.scala:1059)
        at org.apache.spark.repl.Main$.main(Main.scala:31)
        at org.apache.spark.repl.Main.main(Main.scala)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
        at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
        at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:497)
        at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:664)
        at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:169)
        at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:192)
        at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:111)
        at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)

Answer 1

我终于有了这个工作。 spark docs上解释了它与--jars无法合作的原因：

JDBC驱动程序类必须对原始类加载器可见在客户端会话和所有执行程序上。这是因为Java的 DriverManager类执行安全检查，导致它忽略一个人去的时候，所有的驱动程序对原始类加载器都不可见打开连接。

解决方案是：

将JDBC jar复制到群集中的每个spark节点
修改您的spark-defaults.conf以为您的驱动程序和执行程序添加extraClassPath选项

将这些添加到spark-defaults.conf：

的 spark.driver.extraClassPath

/usr/lib/tdch/1.4/lib/terajdbc4.jar:/usr/lib/tdch/1.4/lib/tdgssconfig.jar

的 spark.executor.extraClassPath

/usr/lib/tdch/1.4/lib/terajdbc4.jar:/usr/lib/tdch/1.4/lib/tdgssconfig.jar

如果您使用的是Ambari，则可以在＆＃34;自定义spark-defaults＆＃34;下添加这两个属性。然后重新启动Spark。

Answer 2

该错误是因为在运行时找不到包含驱动程序的jar。即使您在运行程序时拥有该jar，也需要将其分发到群集中的所有节点。你可以用：

来做到这一点

sc.addJar("yourDriver.jar")

如果您使用spark-submit，还可以使用--jars添加其他广告：

./bin/spark-submit \
  --class <main-class>
  --master <master-url> \
  --jars jar1.jar

Answer 3

是的，可以使用Apache Spark连接到Teradata。上面的问题是因为spark-shell无法调用使用Spark连接到Teradata所需的jar。连接到Teradata所需的2个jar是terajdbc4.jar和tdgssconfig.jar。通过使用以下提及的命令显式调用jar，启动您的spark-shell。

spark-shell --jars /path/terajdbc4.jar,/path/tdgssconfig.jar

import spark.implicits._;

import spark.sql;

val sqlcontext=new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc);

val jdbcDF = sqlcontext.load("jdbc", Map("url" -> "jdbc:teradata://host/DBS_PORT=1025, TMODE=TERA, user=username, password=password","dbtable" -> "databasename.tablename","driver" -> "com.teradata.jdbc.TeraDriver"));

jdbcDF.coalesce(1).write.option("header", "true").csv("/path"); //To save the result as a csv file

exit();

JDBC连接无法从apache spark连接Teradata

3 个答案: