指定表架构时编译时的StructField问题
是指在编译时出现的关于结构字段的错误或问题。StructField是一种用于定义表中列的数据类型、名称和属性的数据结构。在指定表的架构时，我们需要使用StructField来定义每个列的属性和数据类型。
在编译时，如果出现StructField问题，可能有以下几种原因和解决方法：
- 数据类型错误：在定义StructField时，需要指定正确的数据类型。常见的数据类型包括字符串、整数、浮点数、布尔值等。如果指定的数据类型与实际情况不符，就会出现编译时的错误。解决方法是仔细检查数据类型，并确保与实际需求相符。
- 字段名称错误：每个字段都需要一个唯一的名称来标识。如果在定义StructField时出现重复的字段名称，编译时就会报错。解决方法是检查字段名称，并确保每个字段都有一个唯一的名称。
- 属性错误：StructField还可以定义一些属性，例如是否可空、默认值等。如果在定义属性时出现错误，编译时也会报错。解决方法是检查属性的定义，并确保每个属性的取值符合要求。
指定表架构时编译时的StructField问题可以通过仔细检查数据类型、字段名称和属性定义来解决。在腾讯云的云计算平台中，可使用TencentDB作为数据库解决方案。TencentDB提供了可扩展的云数据库服务，支持结构化数据存储和管理，适用于各种应用场景。具体产品介绍和链接请参考腾讯云官方文档：https://cloud.tencent.com/product/cdb
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1回答
我正在开发spark java应用程序，并使用spark 2.4.7版本。我有一个json文件，我正在将它加载到dataframe中
Dataset<Row> df = sparkSession().read().option("multiline",true).format(json).load(path_of_json);
问题是，在我的json文件中，我有一个值是数字的属性，但是当我对dataframe进行printSchema()时，它将该属性显示为StringType，而不是LongType。
Json档案-
[
{"first": {
浏览 11提问于2022-11-14得票数 0
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我在编写拼花文件时出错：
AttributeError：'StructType‘对象没有属性'_get_object_id'
下面是我使用的命令：
df.write.format("parquet").option("schema",output_schema).save("test/parquet")
dataframe(df)是通过读取csv文件创建的，模式如下：
StructType(List(StructField(ID,IntegerType,true),StructField(FIRST NAME,String
浏览 2提问于2020-07-30得票数 1
所以，最基本的是：
我在星火2.+
我在木星的笔记本上运行这一切
我的目标是对目录中的许多文件进行迭代，并使其产生火花(1)创建数据文件，(2)将这些数据文件转换为sparkSQL表。基本上，我希望能够在任何时候打开笔记本，并有一个干净的方式，总是加载一切可用的我。
以下是我的进口商品：
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql import SQLContext
sqlContext = SQLContext(sc)
fileDirectory = 'data/'
以下是实际代码：
for
浏览 2提问于2017-09-01得票数 2
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如果手动编写Spark dataframe的整个模式是不可行的(当dataframe中可能有很多字段)，并且您有所述数据have的预期模式时，在代码中声明预期模式的最节省时间的方法是什么？
更详细的是：
val schema = StructType(Array(StructField("colName", ...You 说，您有一个包含许多字段(可能包含MapType和ArrayType StructFields)的dataframe，而且由于字段数量众多，所以声明整个模式是不可行的，因为知道dataframe的当前模式是您希望数据have在未来始终具有的模式。
为此，您希望
浏览 3提问于2019-10-16得票数 1
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我正在尝试加载数据，这是在S3上的拼花格式，以aws红移直接使用吡火花。我能够做到这一点，但是当我在表定义中看到列的编码时，它是一致的。我想要使它特别一致，我希望他们都是伊索。下面是来自单个表的不一致数据类型的列表。
+-------------------------------+-------------------+
| data_type | encoding |
+-------------------------------+-------------------+
| bigint
浏览 2提问于2016-07-22得票数 1
1回答
让我们假设，我有以下数据集：
+--------+--------+--------+--------+
| field1 | field2 | field3 | field4 |
+--------+--------+--------+--------+
| 0 | 1 | 0.15 | 2.132 |
| 1 | 2 | 0.72 | 0.15 |
| 2 | 12 | error | |
| 3 | 75 | error | |
+--------+--------+
浏览 1提问于2018-07-19得票数 0
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我已经构建了一些管道，并且成功地从我的大多数CosmosDB表中导入了数据，但是这个管道总是给我一个我不理解的错误。我认为这可能是由表结构引起的，但我会高度赞赏第二种意见和可能的解决方案。
表项：
{
"id": "someGuid",
"name": "someString",
"pins": [
{
"type": "someString",
"latitude": 47.03923,
"lo
浏览 14提问于2020-05-30得票数 0
2回答
下面是我的spark/SCALA程序来读取我的源文件。(CSV文件)
val csv = spark.read
.format("com.databricks.spark.csv")
.option("header", "true") //reading the headers
// .option("mode", "DROPMALFORMED")
.option("inferSchema", "true")
.load("C:\\TestFiles\\S
浏览 3提问于2017-04-15得票数 0
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我正在Spark中创建一个dataframe，并且我已经将模式定义如下：
SCHEMA = StructType([StructField('s3_location', StringType()),
StructField('partition_date', StringType()),
StructField('table_name', StringType()),
StructField('column_nam
浏览 0提问于2018-02-05得票数 0
我正在蓝色数据工厂中构建一个简单的data flow，以便从内容中心位置获取一些特定的数据。此信息采用json格式。
转变：
从URLTransformation 1：flatten检索数据的rest API get方法，将包含所有articles.Transformation 2：select的项列表放入行中，以从list.Transformation 3：alter row到upsert数据中的每个项中选择特定属性，如果条件true()Sink:使用cosmosdb数据集将所选数据加载到集合中。
问题在于最后一项elements，因为这是一个StructType {}
eleme
浏览 4提问于2022-06-21得票数 0
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1回答
在下面的代码中，我试图从管道the创建一个DataFrame：
print type(simulation)
sqlContext.createDataFrame(simulation)
print语句打印如下：
<class 'pyspark.rdd.PipelinedRDD'>
但是，在下一行中，我得到了以下错误：
org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 3.0 failed 1 times, most recent failur
浏览 2提问于2016-07-06得票数 1
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我正试着阅读卡夫卡主题的信息。邮件格式如下(示例格式)：
{"schema":{"type":"struct","name":"emp_table","fields":[{"field":"emp_id","type":"string"},{"field":"emp_name","type":"String"},{"field":"city"
浏览 1提问于2019-01-04得票数 2
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1回答
我有一个模式结构如下：
StructField('results', ArrayType(MapType(StringType(), StringType()), True), True),
StructField('search_information', MapType(StringType(), StringType()), True),
StructField('metadata', MapType(StringType(), StringType()), True),
StructField('parameters'
浏览 4提问于2022-11-08得票数 0
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当将dataframe写入增量格式时，由此产生的增量似乎不遵循所编写的dataframe的架构。具体来说，字段的'nullable‘属性在结果的增量中似乎总是'true’，而不管源dataframe模式如何。这是意料之中的还是我在这里犯了一个错误？是否有一种方法可以使所编写的增量的模式与源df完全匹配？
scala> df.schema
res2: org.apache.spark.sql.types.StructType = StructType(StructField(device_id,StringType,false), StructField(val1,Stri
浏览 1提问于2020-05-19得票数 0
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我对scala非常陌生，不确定如何深入了解这一点。我有一个包含许多列的数据帧，如下所示：
+---+-----+--------+--------+
| _1|_2._1|_2._2._1|_2._2._2|
+---+-----+--------+--------+
| 1| 2| 3| 4|
+---+-----+--------+--------+
我将它写到parquet中，但我已经有了一个模式，其中包括将在parquert中使用的列名，如下所示：
val abcSchema = StructType(Array(
StructField(&
浏览 0提问于2019-07-26得票数 1
我正在使用pyspark从mutli行json对象中提取数据。我能够在文件中读取，但无法解析几何图形列的内容。
整个表的一个示例如下所示。
+--------------------+--------------------+-------+
| geometry| properties| type|
+--------------------+--------------------+-------+
|{[13.583336, 37.2...|{AGRIGENTO, AGRIG...|Feature|
|{[13.584538, 37.3...|
浏览 2提问于2021-11-11得票数 1
1回答
我尝试从PySpark中的REST中提取不同的表。我跟踪了这个。我想要将不同的模式存储在一列中的中。下面是一个示例：
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql import Row
from pyspark.sql.types import *
A = [{"TableName": "Table1", "Schema": StructType([StructField("a", StringType()), StructField("b", Intege
浏览 16提问于2022-08-23得票数 0
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1回答
我们有一些这种格式的数据：
<doc>
<event timestamp="20200529032100">
<row attr="test" id="3">data</row>
<row attr="gfds" id="6">data</row>
<row attr="sadf" id="8">data</row>
</event>
</
浏览 1提问于2020-05-29得票数 0
我是第一次点燃斯卡拉。有人能帮忙澄清下面的混乱吗？
问题1:当包含结构时，spark函数通常采用输入参数类型，如Row或SeqRow。
StructType和Row有什么区别？
为什么火花UDF函数不能接受输入SeqStructType？
Seq是scala数据类型，而Row是火花数据类型。为什么UDF函数将这两种数据类型混合在一起？
问题2:当创建数据Row时，为什么simpleData将scala数据类型Seq和simpleData行混合在一起？会是Seq(StructType("James ","","Smith","36636&#
浏览 3提问于2022-11-10得票数 1
1回答
我在Hadoop是个新手，
我用的是星火和Java。
我有动态JSON，例如：
{
"sourceCode":"1234",
"uuid":"df123-....",
"title":"my title"
}{
"myMetaDataEvent": {
"date":"10/10/2010",
},
"myDataEvent": {
"fiel
浏览 1提问于2018-06-21得票数 0
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1回答
我正在尝试创建一个模式来验证正在加载的文件：
validSchema = StructType([
StructField("type", StringType()),
StructField("geometry", StructType([
StructField("coordinates", ArrayType(DoubleType())), # POINT
StructField("coordinates", ArrayType(ArrayType(ArrayType(DoubleType())))), # POL
浏览 1提问于2018-06-12得票数 1
我看到几个数据集在元素内部有一个Structs数组，而不是String或Integer数组。
|-- name: array (nullable = true)
| |-- element: struct (containsNull = true)
| | |-- value: string (nullable = true)
我想知道为什么，因为最终我想要的是能够表示一个Strings数组，然后为什么在中间有一个结构。
浏览 3提问于2020-01-16得票数 0
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要将架构传递给json文件，我们执行以下操作：
from pyspark.sql.types import (StructField, StringType, StructType, IntegerType)
data_schema = [StructField('age', IntegerType(), True), StructField('name', StringType(), True)]
final_struc = StructType(fields = data_schema)
df =spark.read.json('people.jso
浏览 2提问于2018-02-12得票数 12
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我在BigQuery中有一个表，我正在使用spark阅读它。但是，当我尝试访问列嵌套的JSON值时，我无法使用from_json。
列“发件人”具有以下结构：
{"UserInfo":{"CorporateEmailAddress":"email@gmail.com","UUID":32341983,"FirstName":"John","FirmNumber":678,"PersonalEmailAddress":"email@gmail.com",
浏览 3提问于2022-10-12得票数 1
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在读取不一致的模式写入的一组拼花文件时，我们遇到了模式合并的问题。切换到手动指定架构时，我会得到以下错误。任何指针都会有帮助。
未实现类型: org.apache.spark.sql.execution.datasources.parquet.VectorizedColumnReader.readDoubleBatch(VectorizedColumnReader.java:389) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.parquet.VectorizedColumnReader.readBatch(VectorizedColumnRe
浏览 2提问于2017-09-15得票数 2
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我已经在CDH5 6.2上安装了CentOS版本1.0.0，并且运行时没有出错。
在尝试运行Spark时，我遇到了一个错误。我开始我的火花壳很好。
spark-shell --master spark://mysparkserver:7077
然后，我从的编程指南中运行一个Scala脚本示例。
scala> val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
scala> val vehicle = sc.textFile("/tmp/scala.csv")
scala> val schemaS
浏览 5提问于2014-09-13得票数 3
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1回答
我想为我的结构化流作业(在python中)定义模式，但我无法以我想要的方式获得dataframe模式。
为了这个json
{
"messages": [{
"IdentityNumber": 1,
"body": {
"Alert": "This is the payload"
},
"regionNumber": 11000002
}]
}
我正在使用下面的代码作为架构
schema1 = St
浏览 0提问于2022-03-14得票数 1
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2回答
使用Spark 2.11，我有以下数据集(从Cassandra表中读取)： +------------+----------------------------------------------------------+
|id |attributes |
+------------+----------------------------------------------------------+
|YH8B135U123|[{"id":1,"name
浏览 46提问于2021-02-25得票数 0
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我将一个拼花文件加载到一个火花数据文件中，如下所示：
val message= spark.read.parquet("gs://defenault-zdtt-devde/pubsub/part-00001-e9f8c58f-7de0-4537-a7be-a9a8556sede04a-c000.snappy.parquet")
当我对我的dataframe执行一个集合时，我会得到以下结果：
message.collect()
Array[org.apache.spark.sql.Row] = Array([118738748835150,2018-08-20T17:44:38
浏览 0提问于2018-08-21得票数 5
如果我们没有模式，我们如何在dataframe中引用特定字段。我们能不能用col1，col2，col3，.....等等来代替名字呢？
我有一个csv文件，如下所示。
arun|1001|hyd|x|y|z
suresh|1002|hyd|a|h|t
arun|1003|chn|e|g|e
suresh|1004|ban|r|f|w
如何引用第一个字段并根据名称过滤记录以将其写入到单独的文件中。
所有arun记录和suresh我想写到单独的文件，如下所示。
arun|1001|hyd|x|y|z
arun|1003|chn|e|g|e
和
suresh|1002|hyd|a|h|t
suresh
浏览 2提问于2016-12-12得票数 0
我有两个文本文件，我正在用它创建数据框架。除了一列之外，这两个文件都有相同的列号。
当我将模式和两者连接起来时，我得到的错误如下
java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException
基本上，我的模式有列，而我的文本文件只有5列。
没有，如何将一些空值附加到已经创建的模式中，然后进行连接？
这是我的密码
val schema = StructType(Array(
StructField("TimeStamp", StringType),
StructField("Id", StringType),
StructF
浏览 4提问于2017-09-29得票数 0
回答已采纳
5回答
在PySpark中，您可以使用这个预定义的模式定义模式和读取数据源，例如：
Schema = StructType([ StructField("temperature", DoubleType(), True),
StructField("temperature_unit", StringType(), True),
StructField("humidity", DoubleType(), True),
Stru
浏览 0提问于2019-02-03得票数 36
回答已采纳
1回答
我有一个spark，它的模式如下：
print(df.schema)
StructType(List(StructField(column_info,ArrayType(StructType(List(StructField(column_datatype,StringType,true),StructField(column_description,StringType,true),StructField(column_length,StringType,true),StructField(column_name,StringType,true),StructField(column_pe
浏览 6提问于2022-05-27得票数 0
2回答
我希望首先将星火数据格式转换为包含较少列的dataset，从而更新它的架构。背景:我想从模式中移除一些深嵌套的字段。
我尝试了以下方法，但是模式没有改变：
import org.apache.spark.sql.functions._
val initial_df = spark.range(10).withColumn("foo", lit("foo!")).withColumn("bar", lit("bar!"))
case class myCaseClass(bar: String)
val reduced_ds =
浏览 7提问于2022-10-21得票数 0
回答已采纳
我正在尝试将spark输出的parquet文件从S3加载到雅典娜。镶木地板的结构是这个[StructField(URI,StringType,true), StructField(LINK_ID,LongType,true)]。所以有两个字段，第一个是string，第二个是long。我正在尝试将这个镶木地板加载到一个表中，而我正在努力加载类型为long的第二个字段。雅典娜给我的整数选项是tinyint、int和bigint。我本以为bigint会起作用，但它并没有。当我查询表时，第二个字段是空的。
下面是用于创建表的整个查询：
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXIS
浏览 0提问于2018-04-10得票数 1
我想用这个模式创建一个数据文件：
|-- Col1 : string (nullable = true)
|-- Col2 : string (nullable = true)
|-- Col3 : struct (nullable = true)
| |-- 513: long (nullable = true)
| |-- 549: long (nullable = true)
代码：
val someData = Seq(
Row("AAAAAAAAA", "BBBBB", Seq(513, 549))
)
va
浏览 0提问于2019-08-15得票数 0
回答已采纳
我们正在读取发电机db中的数据，因此我们将数据类型作为字符串，但我们希望将字符串数据类型写入数组(map(数组))。
字符串数据：
{"policy_details":{"cdhid":“123"，"p2cid":”NA"，"roleDesc":“NA"，"positionnum":"NA"}，{"cdhid":”1234"，"p2cid":“NA"，"roleDesc":”NA"，“p2cid”：“N
浏览 0提问于2019-05-21得票数 0
1回答
我在PySpark中定义了一个函数，即-
def add_ids(X):
schema_new = X.schema.add("id_col", LongType(), False)
_X = X.rdd.zipWithIndex().map(lambda l: list(l[0]) + [l[1]]).toDF(schema_new)
cols_arranged = [_X.columns[-1]] + _X.columns[0:len(_X.columns) - 1]
return _X.select(*cols_arranged)
在上面的
浏览 0提问于2018-09-11得票数 0
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有人可以帮助我通过Pyspark读取avro schema (.avsc )，并在将数据帧写入目标存储时强制执行它吗？我所有的targetr表模式都是以.avsc文件的形式提供的，在Pyspark中保存我的数据框架时，我需要提供这个自定义模式。我知道有像databricks的spark-avro这样的库。但是所有的例子都是用Scala给出的。
浏览 19提问于2021-03-23得票数 1
2回答
我有csv格式文件，用分隔符管道“\”分隔。数据集有2列，如下所示。
Column1|Column2
1|Name_a
2|Name_b
但有时我们只收到一个列值，而另一个列值丢失如下所示
Column1|Column2
1|Name_a
2|Name_b
3
4
5|Name_c
6
7|Name_f
因此，对于上面的示例来说，任何不匹配列no的行都是一个垃圾值，它将是列值为3, 4, and 6的行，我们希望丢弃这些行。是否有任何直接的方法，我可以放弃这些行，而没有异常，同时从火花-外壳读取数据如下。
val readFile = spark.read.option("delimi
浏览 0提问于2019-01-20得票数 1
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我有一个JSON文件，如下所示：
{"Codes":[{"CName":"012","CValue":"XYZ1234","CLevel":"0","msg":"","CType":"event"},{"CName":"013","CValue":"ABC1234","CLevel":"1","msg":
浏览 4提问于2021-03-22得票数 1
1回答
我从S3读取拼图文件时出错，原因是"final_height“列在同一个分区中获得字符串和双类型。有关信息，在拼花文件中有超过20列。我所犯的错误是：
ERROR 1: Failed merging schema of file ".../part1.gz.parquet":
ERROR 2: Caused by: org.apache.spark.SparkException:
Failed to merge fields 'final_height' and 'final_height'. Failed to merge incom
浏览 8提问于2020-04-02得票数 6
2回答
我试图从JSON文件中获取Pyspark模式，但是当我使用Python代码中的变量创建模式时，我能够看到<class 'pyspark.sql.types.StructType'>的变量类型，但是当我试图通过JSON文件时，它显示的是unicode类型。
有没有办法通过JSON文件获取pyspark模式？
JSON文件内容：
{
浏览 0提问于2018-07-05得票数 3
我有一组数据，我试图编写一个python程序，在databricks中加载文件时从模式级别更改数据类型。在将数组的数据类型从DOUBLE更改为INT时，我一直收到错误。
图式
root
|-- _id: string (nullable = true)
|-- city: string (nullable = true)
|-- loc: array (nullable = true)
| |-- element: double (containsNull = true)
|-- pop: long (nullable = true)
|-- state: string (n
浏览 2提问于2021-05-17得票数 0
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1回答
在Databricks中，我有一列Json数据。我希望在每个记录中读取JSON数据，查找是否存在JSON列，如果存在，我希望更改值并在同一记录列中更新它。能帮个忙吗？
如果存在，请检查数字列是否存在，更新编号"XXXXXX“
JSON：
浏览 2提问于2022-02-16得票数 1
所以我对Azure Synapse/记事本env非常陌生。我有一个带有行数组的Dataframe，我想要创建一个新的dataframe，它包含内部结构的一个特定支柱之间的组合。不知道该怎么做。我发现的所有例子都使用了一个简单的数字数组。
预先感谢任何回复的人
浏览 9提问于2022-05-10得票数 -1
1回答
我正在建立一个三角洲湖，我正在努力将我的json数据加载到三角洲湖。我们有100种不同的json文件格式。都存储在一个数据湖里。
现在，我试图避免编写100种不同的python笔记本，而是构建一个元数据驱动的笔记本，它应该能够处理所有不同的json格式。
我能得到第一批数据进入三角洲湖，到目前为止还不错。问题是，当我将第一个json文件加载到特定的增量-湖泊表时，列中的值为空。然后写到增量湖自动创建此列为字符串。下一个文件在同一列中包含一个嵌套的json数组，结果是我得到了以下错误消息：
AnalysisException:未能将字段“payment_info”和“payment”合并。未能合
浏览 2提问于2022-02-05得票数 0
我需要为Spark中的dataframe创建一个架构。创建常规StructFields (如StringType、IntegerType )没有问题。但是，我想为元组创建一个StructField。
我尝试了以下几点：
StructType([
StructField("dst_ip", StringType()),
StructField("port", StringType())
])
但是，它会引发一个错误。
"list对象没有属性'name'“
是否
浏览 0提问于2018-04-20得票数 2
回答已采纳
我有一个用例，需要读取一个嵌套的JSON模式，并将它写回一个Parquet (，我的模式根据读取数据的当天发生的变化，所以我不知道确切的模式，提前)，因为在我的一些嵌套键中，我有一些字符，比如空格，当我想将它保存为拼板时，我得到了一个异常，抱怨特殊字符,;{}()\\n\\t=
这是一个示例模式，它不是真正的模式键，而是动态的，而且日复一日
val nestedSchema = StructType(Seq(
StructField("event_time", StringType),
StructField("event_id", Stri
浏览 0提问于2019-01-18得票数 0
CreateDataFrame有两个参数，一个rdd和一个模式。
我的模式是这样的
val schemas= StructType( Seq( StructField("number",IntegerType,false), StructField("notation", StringType,false) ) )
在一种情况下，我可以从RDD创建数据帧，如下所示：
`val data1=Seq(Row(1,"one"),Row(2,"two"))
val rdd=spark.sparkContext.parallelize(d
浏览 16提问于2019-08-19得票数 0
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