使用 JDBC 写入编写 AWS Glue DynamicFrame 时出现 PostreSQL 枚举问题

Question

我正在尝试使用 JDBC 写入在 PostgreSQL 数据库中编写 AWSGlue DynamicFrame。目标表包含 Enum 类型的一列。

我首先从底层 PySpark DataFrame 中选择感兴趣的列，然后将 DataFrame 转换为 DynamicFrame：

# Select columns of interest
final_df = df.select("id", "my_struct.*")

# Convert back to DynamicFrame
dyf = DynamicFrame.fromDF(final_df, context, "final_dyf")

插入是使用以下代码完成的：

glue_context.write_dynamic_frame.from_options(
    frame=dyf,
    connection_type="postgresql",
    connection_options={
        "url": "jdbc:postgresql://my_db_url",
        "user": POSTGRES_USER,
        "password": POSTGRES_PASSWORD,
        "dbtable": table_name,
        "stringtype": "unspecified",
    },
    transformation_ctx=f"write_dyf_to_{table_name}_table",
)

插入数据时，我收到以下错误消息：

ERROR: column "x" is of type x_enum but expression is of type character.
Hint: You will need to rewrite or cast the expression.

我看过这篇文章：Problem writting an enun on PostgreSQL using a PySpark Dataframe with jdbc write，它强调了同样的问题。建议的答案建议在 JDBC 连接选项中添加 "stringtype": "unspecified"。

我做到了，但我仍然遇到问题。我怀疑问题出在这样一个事实，即在这种特殊情况下，整列x 是NULL。 PostgreSQL 表中的枚举列是NULLABLE。

我找到了使用 DropNullFields.apply 的解决方法，但我希望尽可能避免这样做。

以前有没有人遇到过这个问题或有什么建议？

非常感谢您的帮助。

Answer 1

您面临的问题是 Postgres 的类型非常严格。这意味着变量必须是声明的数据类型。 （是的，Postgres 会尝试一些隐式转换，但依赖它们通常是一个糟糕的计划。）转换为正确的数据类型通常要安全得多。尽管 NULL 对几乎任何数据类型都有效，但它不会自动成为所需的类型。我不知道您特定的模糊方言，因此将直接为铸造提供 SQL。有两种方法：（见demo）

1. Postgres 强制转换运算符。从::到
2. SQL 标准强制转换函数。演员表（从作为到）

您应该能够合并其中之一。