【发布时间】:2021-06-06 09:04:39
【问题描述】:
我面临一个异常,我有一个数据框,其列"hid_tagged" 作为结构数据类型,我的要求是通过将"hid_tagged" 附加到结构字段名称来更改列"hid_tagged" 结构模式,如下所示。我正在执行以下步骤并得到“数据类型不匹配:无法转换结构”异常。
你能告诉我我在这里缺少什么吗?
df2=df.select(col("hid_tagged").cast(transform_schema(df.schema)))
org.apache.spark.sql.AnalysisException: 无法解析 '`hid_tagged`'由于数据类型不匹配:无法转换 struct&
我能够使用以下 udf 生成预期的结构架构更改:
用于模式转换的 UDF:
from pyspark.sql.types import StructField
from pyspark.sql.types import StructType
def transform_schema(schema):
if schema == None:
return StructType()
updated = []
for f in schema.fields:
if isinstance(f.dataType, StructType):
updated.append(StructField(f.name, transform_schema(f.dataType)))
else:
updated.append(StructField(str("hid_tagged"+f.name),f.dataType, f.nullable))
return StructType(updated)
源结构架构:
hid_tagged:struct
field_1:long
field_2:long
field_3:string
field_4:array
element:string
field_5:string
field_6:string
field_7:long
field_8:long
field_9:long
field_10:boolean
field_11:string
field_12:long
field_13:long
field_14:long
field_15:long
field_16:long
field_17:long
field_18:long
field_19:long
field_20:long
预期的结构模式:
hid_tagged:struct
hid_tagged_field_1:long
hid_tagged_field_2:long
hid_tagged_field_3:string
hid_tagged_field_4:array
element:string
hid_tagged_field_5:string
hid_tagged_field_6:string
hid_tagged_field_7:long
hid_tagged_field_8:long
hid_tagged_field_9:long
hid_tagged_field_10:boolean
hid_tagged_field_11:string
hid_tagged_field_12:long
hid_tagged_field_13:long
hid_tagged_field_14:long
hid_tagged_field_15:long
hid_tagged_field_16:long
hid_tagged_field_17:long
hid_tagged_field_18:long
hid_tagged_field_19:long
hid_tagged_field_20:long
【问题讨论】:
标签: python apache-spark pyspark apache-spark-sql schema