Apache spark 齐柏林飞艇为什么会失败；输入不匹配''；期待<；EOF>&引用；在%spark.sql段中？

我已经建立了一个拼花文件从csv

在齐柏林飞艇中，我创建了一个sql语句，如：

%spark.sql
DROP TABLE IF EXISTS df;
CREATE TABLE df (
    date_time STRING
  , site_name STRING
  , posa_continent STRING
  , user_location_country STRING
  , user_location_region STRING
  , user_location_city STRING
  , orig_destination_distance DOUBLE
  , user_id STRING
  , is_mobile STRING
  , is_package STRING
  , channel STRING
  , srch_ci STRING
  , srch_co STRING
  , srch_adults_cnt INT 
  , srch_children_cnt INT
  , srch_rm_cnt INT
  , srch_destination_id STRING
  , srch_destination_type_id STRING
  , is_booking STRING
  , cnt INT
  , hotel_continentm STRING
  , hotel_country STRING
  , hotel_market STRING
  , hotel_cluster STRING)
USING parquet
OPTIONS (path "s3://hansprojekt/training_17000000pq")

结果我得到一个错误：

mismatched input ';' expecting <EOF>(line 1, pos 23)
== SQL ==
DROP TABLE IF EXISTS df;
-----------------------^^^
CREATE TABLE df (
    date_time STRING
  , site_name STRING
  , posa_continent STRING
  , user_location_country STRING
  , user_location_region STRING
  , user_location_city STRING
  , orig_destination_distance DOUBLE
  , user_id STRING
  , is_mobile STRING
  , is_package STRING
  , channel STRING
  , srch_ci STRING
  , srch_co STRING
  , srch_adults_cnt INT 
  , srch_children_cnt INT
  , srch_rm_cnt INT
  , srch_destination_id STRING
  , srch_destination_type_id STRING
  , is_booking STRING
  , cnt INT
  , hotel_continent STRING
  , hotel_country STRING
  , hotel_market STRING
  , hotel_cluster STRING)
USING parquet
OPTIONS (path "s3://hansprojekt/training_17000000pq")
set zeppelin.spark.sql.stacktrace = true to see full stacktrace

输入不匹配“；”预期（第1行，位置23）
==SQL==
如果存在df，则删除表格；
-----------------------^^^
创建表df(
日期/时间字符串
，站点名称字符串
，posa_大陆弦
，用户\位置\国家/地区字符串
，用户\位置\区域字符串
，用户\位置\城市字符串
，起点\终点\距离加倍
，用户id字符串
，是移动字符串
，是_包字符串
，频道串
，srch_ci字符串
，srch_co字符串
，srch_成人_cnt INT
，srch_children_cnt INT
，srch_rm_cnt INT
，srch_destination_id字符串
，srch\u destination\u type\u id字符串
，是预订字符串吗
，cnt INT
欧洲大陆弦酒店
乡村弦酒店
，市集酒店
，酒店(串)
使用拼花地板
选项（路径“s3://hansprojekt/training_17000000pq”）
设置zeppelin.spark.sql.stacktrace=true以查看完整的stacktrace

我不明白这个问题。csv用“，”分隔

---

有人能帮我吗？

在齐柏林飞艇的

%spark.SQL

中的（又名代码部分）使用一条SQL语句

因此，一段中的这一行：

DROP TABLE IF EXISTS df;

还有另一段

%spark.sql

中的一段

CREATE TABLE df (
    date_time STRING
  , site_name STRING
  , posa_continent STRING
  , user_location_country STRING
  , user_location_region STRING
  , user_location_city STRING
  , orig_destination_distance DOUBLE
  , user_id STRING
  , is_mobile STRING
  , is_package STRING
  , channel STRING
  , srch_ci STRING
  , srch_co STRING
  , srch_adults_cnt INT 
  , srch_children_cnt INT
  , srch_rm_cnt INT
  , srch_destination_id STRING
  , srch_destination_type_id STRING
  , is_booking STRING
  , cnt INT
  , hotel_continentm STRING
  , hotel_country STRING
  , hotel_market STRING
  , hotel_cluster STRING)
USING parquet
OPTIONS (path "s3://hansprojekt/training_17000000pq")

---

%spark.sql

（通过）

如果我没有弄错的话，当请求一个结果时，

SparkSqlTranslator

只执行：

这就指向了“执行环境”

sql（sqlText:String）：DataFrame使用Spark执行sql查询，并将结果作为DataFrame返回

而

sql

需要一条sql语句

  // method signature of sqlc.sql() is changed
  // from  def sql(sqlText: String): SchemaRDD (1.2 and prior)
  // to    def sql(sqlText: String): DataFrame (1.3 and later).
  // Therefore need to use reflection to keep binary compatibility for all spark versions.
  Method sqlMethod = sqlc.getClass().getMethod("sql", String.class);
  rdd = sqlMethod.invoke(sqlc, st);