初遇Spark之初窥JDBC的兼容性

2023-07-30 11:56:59

通过 JDBC 从 SQL Server 提取数据：Spark 连接性故障排除

初次体验：JDBC 连接的挑战

刚开始尝试使用 Spark 通过 JDBC 读取 SQL Server 数据时，信心满满。然而，现实给了我当头一棒，各种异常接踵而至，令我手足无措。本文将深入探讨这些异常，提供解决方案，并帮助您在使用 Spark 通过 JDBC 读取数据时避免类似问题。

异常 1：Connection refused: connect

第一次遇到的异常是 "java.sql.SQLException: Connection refused: connect"。这表示 Spark 无法连接到 SQL Server，可能是由于网络问题或数据库服务器未运行。检查网络连接和数据库服务器的状态以解决此问题。

解决方案：检查 SQL Server 防火墙设置

如果网络和数据库服务器都正常，那么可能是 SQL Server 防火墙阻止了 Spark 的连接请求。添加防火墙规则允许 Spark 连接即可解决此问题。

异常 2：No such table

在成功连接后，遇到了 "org.apache.spark.sql.AnalysisException: No such table" 异常。这表示 Spark 找不到您要查询的表。仔细检查表的名称，确保没有拼写错误。

解决方案：仔细检查表的名称

重新检查表名，更正拼写错误，即可解决此问题。

异常 3：NoSuchMethodError: com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver.getValidationQuery()

当一切似乎顺利进行时，又出现了 "java.lang.NoSuchMethodError: com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver.getValidationQuery()" 异常。这表明 Spark 找不到 SQL Server JDBC 驱动程序中的 getValidationQuery() 方法。

解决方案：更新 SQL Server JDBC 驱动程序

更新 SQL Server JDBC 驱动程序的版本，以解决此问题。

异常 4：Job aborted due to stage failure

最后遇到的异常是 "org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 0.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 0.0 in stage 0.0 (TID 0) on executor localhost: Driver stacktrace:”。这表示 Spark 作业因阶段失败而中止。

解决方案：加大 Spark 作业的并行度

通过查看任务日志，发现任务失败的原因是内存不足。加大 Spark 作业的并行度以减少每个任务需要处理的数据量，即可解决此问题。

经验总结

通过解决这些异常，不仅完成了数据提取的任务，也积累了宝贵的经验。在使用 Spark 通过 JDBC 读取数据时，需要特别注意兼容性问题，并根据不同的情况采取不同的解决措施。

常见问题解答

为什么 Spark 无法连接到 SQL Server？
- 检查网络连接和数据库服务器的状态。
- 确保 SQL Server 防火墙允许 Spark 连接。
为什么 Spark 找不到我查询的表？
- 仔细检查表的名称，确保没有拼写错误。
为什么 Spark 找不到 getValidationQuery() 方法？
- 更新 SQL Server JDBC 驱动程序的版本。
为什么 Spark 作业因阶段失败而中止？
- 加大 Spark 作业的并行度，以减少每个任务需要处理的数据量。
如何避免这些异常？
- 使用最新的 Spark 和 SQL Server JDBC 驱动程序版本。
- 仔细检查连接参数和表名称。
- 根据需要调整 Spark 作业的并行度。