问题的根本原因是使用Spark SQL时没有指定正确的数据处理格式。可以通过以下方式解决：

1. 明确指定数据类型

在SQL查询中，要确保读取的数据类型与目标数据类型匹配，这可以通过使用cast()函数来实现。例如，下面的代码将“my_column”列转换为日期类型：

from pyspark.sql.functions import to_date

df = spark.read.table("my_table")
df = df.select(to_date(df.my_column, "yyyy-MM-dd").alias("my_date"))
display(df)

2. 使用正确的时间区域

如果你的数据中包含时间戳，请确保Spark使用正确的时间区域。你可以使用spark.conf设置“spark.sql.session.timeZone”属性来设置时间区域。例如，下面的代码将Spark SQL的时间区域设置为“美国东部时间”：

spark.conf.set("spark.sql.session.timeZone", "America/New_York")

3. 增加内存限制

如果你的数据量很大，可能会导致内存溢出。你可以通过增大Driver和Executor的内存限制来解决这个问题。例如，下面代码将Driver的内存限制设为4GB：

spark.conf.set("spark.driver.memory", "4g")

4. 记录错误日志

最后，你应该记录错误日志以便后续调试。你可以使用Spark的日志记录工具记录错误日志。例如，下面的代码将Spark的日志记录级别设置为“ERROR”：

sc.setLogLevel("ERROR")

注意：以上方法仅限于常见的Spark SQL查询问题。如果你仍然无法解决问题，建议你转向官方文档或社区支持。