-1

我正在尝试通过启用 inferSchema 将 csv 文件作为 spark df 读取，但随后无法获取 fv_df.columns。下面是错误信息

>>> fv_df = spark.read.option("header", "true").option("delimiter", "\t").csv('/home/h212957/FacilityView/datapoints_FV.csv', inferSchema=True)
>>> fv_df.columns
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/home/h212957/spark/python/pyspark/sql/dataframe.py", line 687, in columns
    return [f.name for f in self.schema.fields]
  File "/home/h212957/spark/python/pyspark/sql/dataframe.py", line 227, in schema
    self._schema = _parse_datatype_json_string(self._jdf.schema().json())
  File "/home/h212957/spark/python/pyspark/sql/types.py", line 894, in _parse_datatype_json_string
    return _parse_datatype_json_value(json.loads(json_string))
  File "/home/h212957/spark/python/pyspark/sql/types.py", line 911, in _parse_datatype_json_value
    return _all_complex_types[tpe].fromJson(json_value)
  File "/home/h212957/spark/python/pyspark/sql/types.py", line 562, in fromJson
    return StructType([StructField.fromJson(f) for f in json["fields"]])
  File "/home/h212957/spark/python/pyspark/sql/types.py", line 428, in fromJson
    _parse_datatype_json_value(json["type"]),
  File "/home/h212957/spark/python/pyspark/sql/types.py", line 907, in _parse_datatype_json_value
    raise ValueError("Could not parse datatype: %s" % json_value)
ValueError: Could not parse datatype: decimal(7,-31)

但是，如果我不推断架构，则我能够获取列并进行进一步的操作。我无法理解为什么以这种方式工作。谁能给我解释一下。

4

3 回答 3

2

我建议您使用函数“.load”而不是“.csv”，如下所示：

data = sc.read.load(path_to_file,
                    format='com.databricks.spark.csv', 
                    header='true', 
                    inferSchema='true').cache()

当然，您可以添加更多选项。然后你可以简单地得到你想要的：

data.columns

另一种方法（获取列）是以这种方式使用它：

data = sc.textFile(path_to_file)

并获取标题（列）只需使用

data.first()

看起来您正在尝试从 csv 文件中获取您的架构而不打开它！以上内容应该可以帮助您获得它们，从而操纵您喜欢的任何东西。

注意：要使用“.columns”，您的“sc”应配置为：

spark = SparkSession.builder \
            .master("yarn") \
            .appName("experiment-airbnb") \
            .enableHiveSupport() \
            .getOrCreate()
sc = SQLContext(spark)

祝你好运！

于 2017-06-06T22:19:11.180 回答
1

请尝试下面的代码，这会推断出架构和标题

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.appName('operation').getOrCreate()
df=spark.read.csv("C:/LEARNING//Spark_DataFrames/stock.csv ",inferSchema=True, header=True)

df.show()
于 2020-03-01T13:38:02.447 回答
0

如果下次能提供一些样本数据就好了。我们应该如何知道您的 csv 的外观。关于您的问题，您的 csv 列似乎一直不是小数。InferSchema 获取第一行并分配一个数据类型，在您的情况下，它是一个DecimalType但在第二行中您可能有一个文本，这样就会发生错误。

如果您不推断架构，那么当然，它会起作用，因为所有内容都将被转换为 StringType。

于 2017-04-26T09:54:38.760 回答