即使使用 PySpark 存在表，如何写入 Microsoft SQL Server 表答案

【问题标题】：How to write into Microsoft SQL Server table even if table exist using PySpark即使使用 PySpark 存在表，如何写入 Microsoft SQL Server 表
【发布时间】：2015-10-11 13:52:56
【问题描述】：

我有一个 PySpark 代码，它可以像这样写入 SQL Server 数据库

 df.write.jdbc(url=url, table="AdventureWorks2012.dbo.people", properties=properties)

但是问题是，即使表存在，我也想继续在表中写入人员，并且我在 Spark 文档中看到可能存在选项错误、追加、覆盖和忽略模式，并且所有这些都会引发错误，如果表已存在于数据库中，则对象已存在。

Spark throw 跟随错误 py4j.protocol.Py4JJavaError: 调用 o43.jdbc 时出错。 com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerException：数据库中已经有一个名为“people”的对象

即使表已经退出，有没有办法将数据写入表中？请让我知道您需要更多解释

【问题讨论】：

标签： apache-spark pyspark

【解决方案1】：

对我来说，问题在于 Spark 1.5.2。它检查表是否存在 (here) 的方法是运行SELECT 1 FROM $table LIMIT 1。如果查询失败，则表不存在。即使表在那里，该查询也会失败。

这在 1.6.0 (here) 中更改为 SELECT * FROM $table WHERE 1=0。

【讨论】：

【解决方案2】：

所以append 和overwrite 模式在表已经存在时不会抛出错误。从 spark 文档（http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html#save-modes）SaveMode.Append 中将“将 DataFrame 保存到数据源时，如果数据/表已经存在，则 DataFrame 的内容应附加到现有数据中。”和SaveMode.Overwrite 将“覆盖模式意味着当将DataFrame保存到数据源时，如果数据/表已经存在，现有数据预计会被DataFrame的内容覆盖。”根据您希望如何处理现有表，这两个中的一个应该可以满足您的需求。

【讨论】：

@Holden 我正在加载这样的数据df.write.jdbc(url=url, table="AdventureWorks2012.dbo.people", mode="overwrite", properties=properties) 有什么问题，因为它仍然给出: com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerException: There is already an object named 'people' in the database 的错误吗？我正在使用火花 1.5
在span class="comcopy">在save模式下覆盖Spark会删除表，如果存在的话，运行查询的用户是否有删除表的权限？
@Holden 是的，用户有权删除表。我甚至通过使用我用来连接的相同用户名删除表来测试权限..