已解决:pyspark调用mysql 报错 java.sql.SQLException: No suitable driver

centos-python3环境下,调用pyspark库连接mysql数据库时报错:java.sql.SQLException: No suitable driver

具体如下:

  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/pyspark/sql/readwriter.py", line 155, in load
    return self._df(self._jreader.load())
  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/py4j/java_gateway.py", line 1133, in __call__
    answer, self.gateway_client, self.target_id, self.name)
  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/pyspark/sql/utils.py", line 63, in deco
    return f(*a, **kw)
  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/py4j/protocol.py", line 319, in get_return_value
    format(target_id, ".", name), value)
py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o25.load.
: java.sql.SQLException: No suitable driver
	at java.sql.DriverManager.getDriver(DriverManager.java:315)
	at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions$$anonfun$7.apply(JDBCOptions.scala:84)
	at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions$$anonfun$7.apply(JDBCOptions.scala:84)
	at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)
	at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions.<init>(JDBCOptions.scala:83)
	at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions.<init>(JDBCOptions.scala:34)
	at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcRelationProvider.createRelation(JdbcRelationProvider.scala:32)
	at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource.resolveRelation(DataSource.scala:330)
	at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:152)
	at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:125)
	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:280)
	at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132)
	at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79)
	at py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:214)
	at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

报错原因:由于pyspark底层调用java,而java未找到jdbc

解决方法,下载 mysql-connector-java-8.0.22.jar 文件,并复制到 java 安装目录下的 jre/lib/ext 文件夹下

再次运行程序 正常运行

### 大模型对齐微调DPO方法详解 #### DPO简介 直接偏好优化(Direct Preference Optimization, DPO)是一种用于改进大型语言模型行为的技术,该技术通过结合奖励模型训练和强化学习来提升训练效率与稳定性[^1]。 #### 实现机制 DPO的核心在于它能够依据人类反馈调整模型输出的概率分布。具体来说,当给定一对候选响应时,DPO试图使更受偏好的那个选项具有更高的生成概率。这种方法不仅简化了传统强化学习所需的复杂环境设置,而且显著增强了模型对于多样化指令的理解能力和执行精度[^2]。 #### PAI平台上的实践指南 为了便于开发者实施这一先进理念,在PAI-QuickStart框架下提供了详尽的操作手册。这份文档覆盖了从环境配置直至完成整个微调流程所需的一切细节,包括但不限于数据准备、参数设定以及性能评估等方面的内容。尤其值得注意的是,针对阿里云最新发布的开源LLM——Qwen2系列,文中给出了具体的实例说明,使得即使是初次接触此类工作的用户也能顺利上手。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments model_name_or_path = "qwen-model-name" tokenizer_name = model_name_or_path training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", per_device_train_batch_size=8, num_train_epochs=3, ) trainer = Trainer( model_init=lambda: AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path), args=training_args, train_dataset=train_dataset, ) # 假设已经定义好了train_dataset trainer.train() ``` 这段代码片段展示了如何使用Hugging Face库加载预训练模型并对其进行微调的过程。虽然这里展示的例子并不完全对应于DPO的具体实现方式,但它提供了一个基础模板供进一步定制化开发之用[^3]。
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