pyspark输出到sqlserver 的option参数有哪些？

在使用PySpark将数据写入SQL Server时，可以使用以下参数：

1. `url`：SQL Server数据库连接字符串。例如：`jdbc:sqlserver://localhost:1433;databasename=your_database_name`

2. `databaseName`：SQL Server数据库名称。

3. `dbtable`：要写入的SQL Server表名。

4. `user`：用于连接SQL Server的用户名。

5. `password`：用于连接SQL Server的密码。

6. `driver`：用于连接SQL Server的JDBC驱动程序。默认情况下，PySpark使用`com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver`。

7. `batchsize`：批量写入时使用的每个批次的行数。默认为1000。

8. `isolationLevel`：事务隔离级别。默认为`READ_COMMITTED`。

9. `truncate`：是否在写入数据之前清空目标表。默认为False。

10. `createTableColumnTypes`：可选的表列定义。例如，可以将该参数设置为`column1 INT, column2 VARCHAR(255)`，以在SQL Server中创建一个具有整数和字符串列的表。

以下是一个示例代码，演示如何使用上述参数将PySpark DataFrame写入SQL Server：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("PySpark to SQL Server") \
    .config("spark.jars", "/path/to/sqljdbc42.jar") \
    .getOrCreate()

df.write \
    .format("jdbc") \
    .option("url", "jdbc:sqlserver://localhost:1433;databasename=your_database_name") \
    .option("dbtable", "your_table_name") \
    .option("user", "your_username") \
    .option("password", "your_password") \
    .option("driver", "com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver") \
    .option("batchsize", "1000") \
    .option("truncate", "false") \
    .mode("overwrite") \
    .save()

其中，`df`是要写入SQL Server的PySpark DataFrame。请注意，需要将`sqljdbc42.jar`替换为SQL Server JDBC驱动程序的路径。