【问题标题】:How does spark infers numeric types from JSON?spark 如何从 JSON 推断数字类型?
【发布时间】:2023-03-20 16:58:01
【问题描述】:

尝试从 JSON 文件创建 DataFrame,但是当我加载数据时,spark 会自动推断数据中的数值是 Long 类型,尽管它们实际上是整数,这也是我解析数据的方式我的代码。

由于我在测试环境中加载数据,我不介意使用一些变通方法来修复架构。我已经尝试了很多,例如:

  • 手动更改架构
  • 使用 UDF 转换数据
  • 手动定义整个架构

问题是架构非常复杂,而且我所追求的字段是嵌套的,这使得上面的所有选项都不相关或太复杂而无法从头开始编写。

我的主要问题是,spark 如何确定数值是整数还是长整数?我能做些什么来强制所有\一些数字都是特定类型的吗?

谢谢!

【问题讨论】:

    标签: json scala apache-spark spark-dataframe


    【解决方案1】:

    默认情况下它总是 LongType。

    来自源代码:

    // For Integer values, use LongType by default.
    case INT | LONG => LongType
    

    所以你不能改变这种行为。您可以按列进行迭代,然后进行强制转换:

    for (c <- schema.fields.filter(_.dataType.isInstanceOf[NumericType])) {
        df.withColumn(c.name, col(c.name).cast(IntegerType))
    }
    

    这只是一个 sn-p,但这样的东西应该可以帮助你:)

    【讨论】:

      猜你喜欢
      • 2020-05-30
      • 1970-01-01
      • 1970-01-01
      • 2016-11-03
      • 1970-01-01
      • 1970-01-01
      • 2023-02-26
      • 1970-01-01
      • 1970-01-01
      相关资源
      最近更新 更多