我正在尝试从sqlserver读取一个表，并在读取时应用分区。在读取数据之前，我想得到lowerbound和upperbound的界限，如下所示。

boundsDF = spark.read.format('jdbc')
                .option('url', 'url')
                .option('driver', 'com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver')
                .option('user', username)
                .option('password', password)
                .option('dbtable', f'(select min(updated_datetime) as mint, max(updated_datetime) as maxt from tablename)
                .load()

我从boundsdf中提取了如下值：

maxdate = [x["maxt"] for x in boundsDF.rdd.collect()]
mindate = [x["mint"] for x in boundsDF.rdd.collect()]

这就是我在阅读时指定时间戳列的方式：

dataframe = spark.read.format('jdbc')
                 .option('url', url)
                 .option('driver', 'com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver')
                 .option('user', user)
                 .option('password', password)
                 .option('dbtable', tablename)
                 .option('partitionColumn', timestamp_column)
                 .option('numPartitions', 3)
                 .option('lowerBound', mindate[0])
                 .option('upperBound', maxdate[0])
                 .option('fetchsize', 5000)
                 .load()

如果我打印mindate和maxdate的值，下面是它们的样子：

mindate[0]: datetime.datetime(2010, 10, 4, 11, 54, 13, 543000)
maxdate[0]: datetime.datetime(2021, 3, 5, 17, 59, 45, 880000)

当我打印时 dataframe.count() ，我看到一条异常消息，如下所示。例外情况：

org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 2 in stage 18.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 2.0 in stage 18.0 (TID 21, executor driver): com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerException: Conversion failed when converting date and/or time from character string.

自从我开始使用spark以来，我一直使用整数列作为分区列。这是我第一次使用timestamp列对数据进行分区。
mindate[0]和maxdate[0]的格式在我的read语句中是否正确？有人能告诉我我是否以正确的方式实现了代码吗？