我正在尝试访问Spark中的MariaDB数据库以对其执行SQL查询。 它确实可以成功打印表的架构,因此连接正常,但是每当我尝试访问数据库中的任何列或值时,我总是会超出范围异常: java.sql.SQLException:列的值超出范围:值规范
完整的日志和堆栈跟踪如下。
我可以在Spark外部访问数据库并成功获取数据库的值。 而且,我尝试使用不推荐使用的类(如SparkSQLContext)访问数据库,结果类似。
object Main {
def main(args: Array[String]) {
// parse commandline parameters, get database properties
val commandLineParser = new CommandLineParser()
val commandLineParameters = commandLineParser.parseCommandLineParameters(args)
val databaseProperties = PropertiesParser.readPropertiesFile(commandLineParameters.configFilePath)
if (commandLineParameters.sparkSupport) {
val spark =
if (commandLineParameters.localMode) {
SparkSession
.builder()
.appName("Spark Benchmark CLI")
.config("spark.master", "local")
.config("spark.driver.extraClassPath", "/opt/spark-apps/spark-apps/mariadb-java-client-2.4.1.jar")
.getOrCreate()
}
// For implicit conversions like converting RDDs to DataFrames
import spark.implicits._
// connect
Class.forName("org.mariadb.jdbc.Driver")
val connection = DriverManager.getConnection(databaseProperties.jdbcURL, databaseProperties.user, databaseProperties.password)
connection.isClosed
// Spark likes working with properties, hence we create a properties object
val connectionProperties = new Properties()
connectionProperties.put("user", s"${databaseProperties.user}")
connectionProperties.put("password", s"${databaseProperties.password}")
connectionProperties.put("driver", s"${commandLineParameters.databaseDriver}")
val table = spark.read.jdbc(databaseProperties.jdbcURL, commandLineParameters.table, connectionProperties)
table.printSchema() // this does successfully print the schema
table.show() // this is where the exceptions are created
} else {
// some code that accesses the database successfully outside spark
}
}
}
我希望能够在Spark内部运行SQL查询,而不会出现任何超出范围的值异常。
实际发生的情况的完整日志和堆栈跟踪: https://gist.github.com/Zethson/7e3f43cd80daac219704df25cccd68fa
答案 0 :(得分:1)
我的一位同事知道了。这是Spark / MariaDB连接器中的错误: 参考:https://jira.mariadb.org/browse/CONJ-421 https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-25013
我通过用MySQL替换数据库Url中的mariadb解决了这个问题。