由于 PySpark 时间戳，将 Spark 数据帧保存到 Azure Synapse 时出现问题答案

【问题标题】：Problem on saving Spark dataframe into Azure Synapse due to PySpark timestamp由于 PySpark 时间戳，将 Spark 数据帧保存到 Azure Synapse 时出现问题
【发布时间】：2021-05-22 01:48:29
【问题描述】：

我正在尝试将 Dataframe 保存到 Azure Synapse 表中，但出现以下错误：

com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerException: 107096;从 bcp 客户端为 colid 接收到无效的列长度...

问题在于我的数据框中的时间戳列，如下所示：2011-01-27T06:48:04.000+0000。但是 Synapse 中的目标列是 datatime2 类型，最大长度为 8。

我尝试过的是

.withColumn("myTimestampColumn", to_timestamp(col("myTimestampColumn"), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))

但格式不会改变。

有谁知道如何解决这个问题？

需要注意的几点：

Synapse 只会在数据框列是时间戳的情况下接受交易，目标列是 datetime2
我正在使用 spark 2.4.5

【问题讨论】：

“格式不会改变”是什么意思？你能做一个df.show() 并在withColumn 之前和之后发布输出吗？从代码的角度来看，为强制转换的列使用不同的别名而不是重用相同的名称也会更简洁。

标签： apache-spark pyspark databricks azure-synapse

【解决方案1】：

如果您在 Spark 中的 datetime 列具有标准格式（如 2011-01-27T06:48:04.000+0000），您可以直接转换为时间戳，这将导致格式为 yyyy-MM-dd HH:mm:ss。

df2 = df.withColumn("myTimestampColumn", col("myTimestampColumn").cast("timestamp"))

然后您可以将df2 保存到您的表中。

【讨论】：