Я хочу подключиться к серверу Presto, используя JDBC в PySpark. Я следовал учебнику , написанному на Java. Я пытаюсь сделать то же самое в моем коде Python3, но получаю ошибку:
: java.sql.SQLException: No suitable driver
Я попытался выполнить следующий код:
jdbcDF = spark.read \
.format("jdbc") \
.option("url", "jdbc:presto://my_machine_ip:8080/hive/default") \
.option("user", "airflow") \
.option("dbtable", "may30_1") \
.load()
Следует отметить, что я использую Spark на EMR, поэтому мне уже предоставлен spark
.
Код из вышеупомянутого учебника:
final String JDBC_DRIVER = "com.facebook.presto.jdbc.PrestoDriver";
final String DB_URL = "jdbc:presto://localhost:9000/catalogName/schemaName";
// Database credentials
final String USER = "username";
final String PASS = "password";
Connection conn = null;
Statement stmt = null;
try {
//Register JDBC driver
Class.forName(JDBC_DRIVER);
Пожалуйста, обратите внимание на JDBC_DRIVER
в приведенном выше коде, я не смог вывести соответствующее назначение в Python3 , т.е. в PySpark.
Также я не добавил никаких зависимостей в какую-либо конфигурацию.
Я ожидаю успешного подключения к моему presto. Прямо сейчас я получаю следующую ошибку, полная трассировка стека:
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 5, in <module>
File "/usr/lib/spark/python/pyspark/sql/readwriter.py", line 172, in load
return self._df(self._jreader.load())
File "/usr/lib/spark/python/lib/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/java_gateway.py", line 1257, in __call__
File "/usr/lib/spark/python/pyspark/sql/utils.py", line 63, in deco
return f(*a, **kw)
File "/usr/lib/spark/python/lib/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/protocol.py", line 328, in get_return_value
py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o90.load.
: java.sql.SQLException: No suitable driver
at java.sql.DriverManager.getDriver(DriverManager.java:315)
at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions$$anonfun$6.apply(JDBCOptions.scala:105)
at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions$$anonfun$6.apply(JDBCOptions.scala:105)
at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)
at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions.<init>(JDBCOptions.scala:104)
at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions.<init>(JDBCOptions.scala:35)
at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcRelationProvider.createRelation(JdbcRelationProvider.scala:32)
at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource.resolveRelation(DataSource.scala:318)
at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.loadV1Source(DataFrameReader.scala:223)
at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:211)
at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:167)
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:282)
at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132)
at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79)
at py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:238)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)