Ошибка чтения с помощью spark.read для таблицы SQL Server (через соединение JDBC)

Question

У меня проблема в Zeppelin, когда я пытаюсь создать чтение кадра данных непосредственно из таблицы SQL. Проблема в том, что я не знаю, как читать столбец SQL с типом географии.

Таблица SQL

Это код, который я использую, и ошибка, которую я получаю.

Создание соединения JDBC

import org.apache.spark.sql.SaveMode
import java.util.Properties

val jdbcHostname = "XX.XX.XX.XX"
val jdbcDatabase = "databasename"
val jdbcUsername = "user"
val jdbcPassword = "XXXXXXXX"

// Create the JDBC URL without passing in the user and password parameters.
val jdbcUrl = s"jdbc:sqlserver://${jdbcHostname};database=${jdbcDatabase}"

// Create a Properties() object to hold the parameters.
val connectionProperties = new Properties()
connectionProperties.put("user", s"${jdbcUsername}")
connectionProperties.put("password", s"${jdbcPassword}")
connectionProperties.setProperty("Driver", "com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver")

Чтение из SQL

import spark.implicits._

val table = "tablename"

val postcode_polygons = spark.
    read.
    jdbc(jdbcUrl, table, connectionProperties)

Ошибка

import spark.implicits._
table: String = Lookup.Postcode50m_Lookup
java.sql.SQLException: Unsupported type -158
  at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcUtils$.org$apache$spark$sql$execution$datasources$jdbc$JdbcUtils$$getCatalystType(JdbcUtils.scala:233)
  at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcUtils$$anonfun$8.apply(JdbcUtils.scala:290)
  at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcUtils$$anonfun$8.apply(JdbcUtils.scala:290)
  at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)
  at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcUtils$.getSchema(JdbcUtils.scala:289)
  at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCRDD$.resolveTable(JDBCRDD.scala:64)
  at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCRelation.<init>(JDBCRelation.scala:114)
  at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcRelationProvider.createRelation(JdbcRelationProvider.scala:52)
  at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource.resolveRelation(DataSource.scala:307)
  at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:178)
  at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:146)
  at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.jdbc(DataFrameReader.scala:193)

Answer 1

Это окончательное решение в моем случае, идея moasifk верна, но в моем коде я не могу использовать функцию "toString". Я применил ту же идею, но с другим синтаксисом.

import spark.implicits._

val tablename = "Lookup.Postcode50m_Lookup"

val postcode_polygons = spark.
    read.
    jdbc(jdbcUrl, table=s"(select PostcodeNoSpaces, cast(SData as nvarchar(4000)) as SData from $tablename) as postcode_table", connectionProperties)

Answer 2

Добавляя к ответу thebluephantom, вы пытались изменить тип на string, как показано ниже, и загрузить таблицу.

val jdbcDF = spark.read.format("jdbc")
  .option("dbtable" -> "(select toString(SData) as s_sdata,toString(CentroidSData) as s_centroidSdata from table) t")
  .option("user", "user_name")
  .option("other options")
  .load()