本文旨在介绍 Spark 读取tinyInt字段时，如何处理精度损失的情况

MySQLDialect

spark中，mysql的方言主要约定了数据库中varbinary、bit和tinyint类型的特殊映射，其他类型使用默认映射，源码如下：

private case object MySQLDialect extends JdbcDialect {
  override def getCatalystType(
      sqlType: Int, typeName: String, size: Int, md: MetadataBuilder): Option[DataType] =   {
    if (sqlType == Types.VARBINARY && typeName.equals("BIT") && size != 1) {
      md.putLong("binarylong", 1)
      Option(LongType)
    } else if (sqlType == Types.BIT && typeName.equals("TINYINT")) {
      Option(BooleanType)
    } else None
  }
  ....
}

从源码中可以看出，当spark取出表的scheme中，类型名为tinyint的字段，会被处理为Boolean型。而mysql中tinyint的sqlType都会默认处理为bit，所以如果数据库中的这类字段中，存储了0、1之外的值，拉取数据时则会出现数据失真。

处理方式：

在JDBC的URL中加入参数：tinyInt1isBit=false

spark JDBC的源码分析，可以参考文档：Spark JDBC系列--源码简析