如何将“all string”dataframe以append模式写入带有int和varchar列的目标表，从而激发jdbc

7rfyedvj 于 2021-05-27 发布在 Spark

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我从csv文件创建spark dataframe，并尝试将其插入到包含integer和varchar列的rdbms表中。因为我的Dataframe都是字符串类型，所以它在“append”模式下失败。如果我使用覆盖模式，rdbms表将用所有varchar列重新创建。如何通过处理sparkDataframe中的dataype将数据以append模式插入rdbms表？

apache-spark apache-spark-sql spark-jdbc

来源：https://stackoverflow.com/questions/63090192/how-to-write-all-string-dataframe-to-spark-jdbc-in-append-mode-to-a-target-tab

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ct3nt3jp1#

在读取csv时，您可以推断模式或以编程方式指定模式。

val diamonds = sqlContext.read.format("csv")
      .option("delimiter"," ").option("quote","")
      .option("header", "true")
      .option("inferSchema", "true")
      .load("/databricks-datasets/Rdatasets/data-001/csv/ggplot2/diamonds.csv");

import org.apache.spark.sql.types._

val customSchema = new StructType()
  .add("_c0",IntegerType,true)
  .add("carat",DoubleType,true)
  .add("cut",StringType,true)
  .add("color",StringType,true)
  .add("clarity",StringType,true)
  .add("depth",DoubleType,true)
  .add("table",DoubleType,true)
  .add("price",IntegerType,true)
  .add("x",DoubleType,true)
  .add("y",DoubleType,true)
  .add("z",DoubleType,true)

    val diamonds_with_schema = spark.read.format("csv")
    .option("header", "true")
    .schema(customSchema)
    .load("/databricks-datasets/Rdatasets/data-001/csv/ggplot2/diamonds.csv");

一旦这个Dataframe具有所需的模式，就可以附加到现有表中。
请检查：https://docs.databricks.com/data/data-sources/read-csv.html

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