org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcRelationProvider does not allow create table as select.

时间: 2023-10-11 21:10:43 浏览: 184
这个错误提示是因为`JdbcRelationProvider`不支持`CREATE TABLE AS SELECT`语句,而这个语句正是Spark在将数据写入到远程Hive时所使用的。为了解决这个问题,你可以尝试以下方法: 1. 使用`INSERT INTO`语句:替换`df.write().format("jdbc").option("dbtable", hiveTable)`为`df.write().insertInto(hiveTable)`,这样就可以使用`INSERT INTO`语句将数据写入到远程Hive表中。 2. 使用其他的JDBC数据源:如果你的远程Hive支持其他的JDBC数据源,你可以尝试使用这些数据源来将数据写入到Hive中,比如使用`org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.RedshiftRelationProvider`来将数据写入到AWS Redshift中。 3. 将数据先写入到本地Hive中,再通过Hive将数据写入到远程Hive中:你可以先将数据写入到本地Hive中,再通过Hive的`INSERT INTO`语句将数据写入到远程Hive中。这种方法需要在本地安装Hive,并配置Hive的连接信息。 以上是几种可能的解决方法,你可以根据实际情况选择合适的方法。
相关问题

java.sql.SQLException: No suitable driver at java.sql.DriverManager.getDriver(DriverManager.java:315) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions.$anonfun$driverClass$2(JDBCOptions.scala:105) at scala.Option.getOrElse(Option.scala:189) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions.<init>(JDBCOptions.scala:105) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions.<init>(JDBCOptions.scala:35) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcRelationProvider.createRelation(JdbcRelationProvider.scala:32) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource.resolveRelation(DataSource.scala:339) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.loadV1Source(DataFrameReader.scala:279) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.$anonfun$load$2(DataFrameReader.scala:268) at scala.Option.getOrElse(Option.scala:189) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:268) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:203) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.jdbc(DataFrameReader.scala:294) ... 47 elided

这是一个Java SQL异常,报告找不到合适的驱动器。这通常是因为在使用JDBC连接数据库时没有正确的驱动器。 请确保你已经正确安装并配置了数据库驱动程序。 您可以通过在代码中包括正确的JDBC驱动程序来解决此问题。例如,如果您使用的是MySQL数据库,则需要将MySQL JDBC驱动程序添加到您的项目依赖项中。

2023-06-02 23:12:37 WARN NativeCodeLoader:60 - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Setting default log level to "WARN". To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel). Traceback (most recent call last): File "mysqlTest.py", line 12, in <module> jdbcDF=spark.read.format("jdbc").option("url","jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest?useSSL=false").option("driver","com.mysql.cj.jdbc.Driver").option("dbtable","employee").option("user", "root").option("password", "123456").load() File "/usr/local/spark/python/pyspark/sql/readwriter.py", line 172, in load return self._df(self._jreader.load()) File "/usr/local/spark/python/lib/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/java_gateway.py", line 1257, in __call__ File "/usr/local/spark/python/pyspark/sql/utils.py", line 63, in deco return f(*a, **kw) File "/usr/local/spark/python/lib/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/protocol.py", line 328, in get_return_value py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o31.load. : java.lang.ClassNotFoundException: com.mysql.cj.jdbc.Driver at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.DriverRegistry$.register(DriverRegistry.scala:45) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions$$anonfun$5.apply(JDBCOptions.scala:99) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions$$anonfun$5.apply(JDBCOptions.scala:99) at scala.Option.foreach(Option.scala:257) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions.<init>(JDBCOptions.scala:99) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions.<init>(JDBCOptions.scala:35) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcRelationProvider.createRelation(JdbcRelationProvider.scala:32) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource.resolveRelation(DataSource.scala:318) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.loadV1Source(DataFrameReader.scala:223) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:211) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:167) 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:498) at py4j.reflection.MethodInvoker.invoke(MethodInvoker.java:244) at py4j.reflection.ReflectionEngine.invoke(ReflectionEngine.java:357) at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:282) at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132) at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79) at py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:238) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

这段信息是一个 Python 的错误堆栈(traceback),看起来是在使用 Spark 读取 MySQL 数据库时出现了问题。错误提示为 `java.lang.ClassNotFoundException: com.mysql.cj.jdbc.Driver`,说明可能缺少 MySQL 的 JDBC 驱动,需要将对应的 jar 包加入到 Spark 的 classpath 中,或者在读取数据时指定正确的驱动类。您可以参考这篇文章进行处理:[How to resolve java.lang.ClassNotFoundException: com.mysql.jdbc.Driver error in Spark](https://kontext.tech/column/spark/441/how-to-resolve-javalangclassnotfoundexception-commysqljdbcdriver-error-in-spark)。
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