spark编程:使用spark sql 连接数据库 2020.11.01

Spark编程可以使用Spark SQL连接数据库。Spark SQL是Spark的一个模块，它提供了一种使用SQL语言进行数据处理的方式。通过Spark SQL，可以使用SQL语句查询和操作数据库中的数据。Spark SQL支持多种数据库，包括MySQL、PostgreSQL、Oracle等。使用Spark SQL连接数据库需要先配置数据库连接信息，然后使用Spark SQL提供的API进行操作。

相关问题

spark.sql.session.timeZone 连接gauss 怎么设置

在Spark SQL中，如果你想要设置连接到GaussDB的时间zone，通常是在创建`SparkSession`时或者使用`withSessionConf`方法来配置session属性。具体的步骤如下：

首先，你需要导入必要的库：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import current_database

然后，创建SparkSession时，可以传递一个包含`spark.sql.session.timeZone`配置的字典：

# 设置Spark会话时区为某个时区，比如Asia/Shanghai
spark = SparkSession.builder \
        .config('spark.sql.session.timeZone', 'Asia/Shanghai') \
        .getOrCreate()

如果你已经有一个现有的SparkSession，并想更改时区，可以这样做：

spark = SparkSession.builder \
        .appName("YourAppName") \
        .config(conf=spark.conf.set("spark.sql.session.timeZone", "Asia/Shanghai")) \
        .getOrCreate()

注意这会影响到整个SparkSession下的所有操作，包括对GaussDB的连接。

至于在GaussDB中，时区设置通常是数据库级别的，不是直接在SQL查询里设置的。你需要确保在连接到GaussDB时，数据库或表的日期时间字段已使用了正确的时区。

Error in query: == Spark Parser: org.apache.spark.sql.hive.FISqlParser 什么意思

这是一个Spark SQL解析器的错误提示信息。Spark SQL是一种在Spark上进行结构化数据处理的API，支持使用SQL语言进行数据查询和操作。而FISqlParser是Spark SQL的Hive解析器，用于解析Hive SQL语句并将其转换为Spark SQL执行计划。

该错误提示信息的含义是：Spark解析器在解析Hive SQL语句时发生了错误，具体是由FISqlParser引起的。通常这种错误可能由于语法错误、表不存在、列名错误、权限不足等原因引起。要解决该错误，需要仔细检查查询语句，确保语法正确，并且所涉及的表和列名都存在，并且具有足够的权限。此外，还可以使用Spark SQL提供的日志调试工具来排查问题。