如何设置使用 pyspark 读取 JDBC 的 upperBound 和 lowerBound 格式

尝试使用 pyspark 从 JDBC读取。在 JDBC 中，有一列 FEC_PART 作为日期类型，格式为 yyyymmdd。对于读取，参数upperBound或lowerBound与所需格式yyyymmdd不匹配：

• 使用所需的格式yyyymmdd，出现无法识别日期格式的错误： pyspark.sql.utils.IllegalArgumentException: Cannot parse the bound value 20200112 as date
• 格式为yyyy-mm-dd，与 JDBC 中 FEC_PART 的格式不匹配。它显示此错误 java.sql.SQLDataException: ORA-01861: literal does not match format string： WHERE "ARQPIB_FEC_PART" < '2020-01-13' or "ARQPIB_FEC_PART" is null , Error Msg = ORA-01861: literal does not match format string

使用spark进行read.load()时出现错误。

input_data = spark.read \
    .format(constants.FORMAT_JDBC) \
    .options(**properties) \
    .option("partitionColumn", "FEC_PART")  # Keep partition column as it is
    .option("lowerBound", "20200112")  # Use the yyyymmdd format for bounds to match partitionColumn
    .option("upperBound", "20200114")  # Use the yyyymmdd format for bounds to match partitionColumn
    .option("numPartitions", "2") \
    .load()

第一种方法。尝试添加此选项：

.option("oracle.jdbc.mapDateToTimestamp", "false")
.option("sessionInitStatement", "ALTER SESSION SET NLS_DATE_FORMAT = 'YYYYMMDD'")

采用另一种选择的第二种方法：

.option("dateFormat", "yyyyMMdd")

又尝试了一些方法，但都没有任何结果。