Vielleicht ist es hilfreich.
In meiner Umgebung enthält SPARK_CLASSPATH den Pfad zum Postgresql-Connector
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql import DataFrameReader, SQLContext
import os
sparkClassPath = os.getenv('SPARK_CLASSPATH', '/path/to/connector/postgresql-42.1.4.jar')
# Populate configuration
conf = SparkConf()
conf.setAppName('application')
conf.set('spark.jars', 'file:%s' % sparkClassPath)
conf.set('spark.executor.extraClassPath', sparkClassPath)
conf.set('spark.driver.extraClassPath', sparkClassPath)
# Uncomment line below and modify ip address if you need to use cluster on different IP address
#conf.set('spark.master', 'spark://127.0.0.1:7077')
sc = SparkContext(conf=conf)
sqlContext = SQLContext(sc)
url = 'postgresql://127.0.0.1:5432/postgresql'
properties = {'user':'username', 'password':'password'}
df = DataFrameReader(sqlContext).jdbc(url='jdbc:%s' % url, table='tablename', properties=properties)
df.printSchema()
df.show()
Mit diesem Codestück können Sie Pyspark dort verwenden, wo Sie es brauchen. Zum Beispiel habe ich es im Django-Projekt verwendet.
