类型不匹配Spark Scala
Spark Scala是一种在Apache Spark平台上使用的编程语言和框架。它结合了Spark的分布式计算能力和Scala的强大编程功能，使开发人员能够以高效的方式进行大规模数据处理和分析。
Spark Scala的主要优势包括：
- 分布式计算能力：Spark Scala允许将计算任务分布到集群中的多个节点上，从而加速处理速度并处理大规模数据集。
- 高性能：Scala语言的特点使得Spark Scala具有高效的计算能力和优化的执行性能，适用于处理大型数据集。
- 简洁灵活：Scala语言具有简洁且表达力强的特点，使得开发人员可以用更少的代码实现复杂的数据处理逻辑。
- 强大的生态系统：Spark生态系统提供了丰富的库和工具，以支持各种数据处理任务，包括机器学习、图计算和流处理等。
Spark Scala主要应用于以下场景：
- 大数据处理和分析：由于Spark Scala具有分布式计算和高性能的特点，它适用于处理大型数据集和复杂的数据处理任务，例如数据清洗、转换、聚合和建模等。
- 机器学习和数据挖掘：Spark Scala提供了丰富的机器学习库，使得开发人员可以在分布式环境中进行大规模的机器学习和数据挖掘任务。
- 流处理：Spark Scala支持实时流处理，可以处理连续的数据流并进行实时的计算和分析。
- 图计算：Spark Scala提供了图计算库，用于处理大规模的图数据，例如社交网络分析、网络关系分析等。
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1回答
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&
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new Duration(2000), System.getenv("SPARK_HOM
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at com.google.cloud.spark.bigquery.BigQueryWriteHelper.loadD
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at org.apa
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错误:模式类型与预期类型不兼容；找到:
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中的异常:由于数据类型不匹配而无法解决'File.columns.column_name‘：参数2需要整型，但是'_name’是字符串类型。apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun$transformUp$1.apply(TreeNode.scala:335) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.CurrentOrigin$.withOrigin(Tr
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(MapPartitionsRDD.scala:52) at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:346(ResultTask.scala:90)
at or
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scala> verticesRDDres77: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.graphx.Edge[Boolean> graph
res75: org.apache.spark
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defi
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[String], org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row]] = { spark.sparkContext.textFilesparkSession.read.parquet(input_path + "/lineitem").rdd //read in parquet file as df, convert to rdd它给我类型不匹配
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