在Spark SQL中加载JDBC表时数据不正确

可能是由于以下几个原因导致的：

1. 数据类型不匹配：Spark SQL在加载JDBC表时，需要确保表的数据类型与目标表的数据类型匹配。如果数据类型不匹配，可能会导致数据不正确。可以通过在加载表时指定schema来确保数据类型的一致性。
2. 数据截断：当从JDBC表加载数据时，如果目标表的字段长度小于源表的字段长度，可能会导致数据截断。可以通过调整目标表的字段长度或者使用合适的数据转换函数来解决这个问题。
3. 数据编码问题：如果源表和目标表使用了不同的字符编码，可能会导致数据不正确。可以通过在加载表时指定字符编码来解决这个问题。
4. 数据过滤问题：在加载JDBC表时，可能会使用过滤条件来筛选数据。如果过滤条件不正确，可能会导致加载的数据不正确。可以检查过滤条件是否正确，并确保它与源表的数据匹配。

为了解决这个问题，可以采取以下步骤：

1. 检查源表和目标表的数据类型是否匹配，确保它们一致。
2. 检查目标表的字段长度是否足够，如果不够可以调整字段长度或者使用合适的数据转换函数。
3. 检查源表和目标表的字符编码是否一致，如果不一致可以在加载表时指定字符编码。
4. 检查加载表时的过滤条件是否正确，确保它与源表的数据匹配。

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