pyspark overwrite oracle truncate修改了表结构

最新推荐文章于 2025-08-13 19:51:34 发布

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本文介绍了当在Oracle数据库中使用VARCHAR类型字段遇到长度超过默认限制255时的几种解决方案，包括手动创建表、使用特定模式保存数据及启用截断选项等方法。

问题如上标题，这样会导至数据库结构异常对于varchar类型oracle默认是255写入的字段一超出这个长度就会报错解决办法如下：

 0、手动建好表
 1、用.mode('append').save() 模式解决
 2、另一种方法是: .option("truncate", True) \
    .mode('overwrite').save() 。加入了option("truncate", True) 可以解决

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insert overwrite directory '/id1_id2_num' row format delimited fields terminated by ',' select substr(str_id1, 4), substr(str_id2, 4), num from someids 在 hue 执行没问题，但是 spark-submit 提交任务执行就会出错如下，原因未知。 Caused by: org.apache.spark.SparkException: Job aborted

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### 使用 PySpark 修改目标数据库中的表结构 当需要通过 PySpark 来修改目标数据库中表的结构时，通常涉及以下几个方面的工作： #### 1. 建立连接并读取数据为了能够操作远程数据库中的表格，首先要建立到该数据库的有效连接。这可以通过 JDBC 或 ODBC 驱动程序来完成。 ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("ModifyTableSchema") \ .config("spark.jars", "/path/to/mysql-connector-java.jar") \ # MySQL connector path .getOrCreate() jdbc_url = "jdbc:mysql://hostname:port/database" connection_properties = { "user": "username", "password": "password", "driver": "com.mysql.cj.jdbc.Driver" } df = spark.read.jdbc(url=jdbc_url, table="ext_cust", properties=connection_properties) ``` #### 2. 修改 DataFrame 的 Schema 一旦获取到了原始的数据帧 (DataFrame)，就可以对其进行转换以适应新的模式需求。比如增加新列、删除旧列或是改变现有字段的数据类型等。 ```python from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType new_schema = StructType([ StructField("id", IntegerType(), True), StructField("name", StringType(), True), StructField("email", StringType(), False), # Adding new column 'email' ]) # Apply the modified schema on existing dataframe or create a new one with this schema. modified_df = df.withColumnRenamed("old_column_name", "new_column_name").withColumn("email", lit(None).cast(StringType())) ``` #### 3. 将更改后的数据写回数据库 最后一步就是把经过调整之后的新版 DataFrame 写回到原位置覆盖原来的记录，或者创建一个新的带有更新过架构版本号的目标表。 ```python mode = "overwrite" # Or choose from ['append', 'ignore'] save_table = "ext_cust_modified" modified_df.write.jdbc( url=jdbc_url, table=save_table, mode=mode, properties=connection_properties ) ``` 需要注意的是，在实际应用过程中可能还需要考虑更多细节上的处理方式，例如事务管理、并发控制以及性能优化等问题[^1]。