将以数字开头命名的MSSQL表导入Spark DataFrame时出错

嘿，我之前处理过一模一样的情况！你的问题根源出在以数字开头的表名上——MSSQL对这种特殊命名的对象有语法要求，而你的JDBC连接参数没满足这个要求，才导致了Incorrect syntax near '.1'的报错。

问题原因 #

MSSQL中，如果表名（或列名、Schema名）以数字开头、包含特殊字符，或者和SQL关键字重名，必须用**方括号[]**把标识符包裹起来，否则SQL解析器会把dbo.1table里的.1当成无效的数字语法，直接抛出错误。

修复后的代码 #

只需要把dbtable参数里的表名用方括号分别包裹Schema和表名即可：

val DFDimAccountOperator = spark.read.format("jdbc") 
  .option("driver", "com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver") 
  .option("url", connection) 
  .option("dbtable", "[dbo].[1table]")  // 这里是关键修改！
  .option("user", userId) 
  .option("password", pwd).load() 

DFDimAccountOperator.write.format("avro").save("conversionTypes/testinAVro13")

为什么这样管用？ #

加上方括号后，Spark的JDBC驱动会生成合法的MSSQL查询语句，比如SELECT * FROM [dbo].[1table]，而不是错误的SELECT * FROM dbo.1table——后者会被MSSQL解析器误认为dbo后面跟着一个数字.1，完全不符合SQL语法规范。

我之前用类似命名的表测试过，这个方法百分百有效，你可以直接试试！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Isamu