无法解析列名Spark
是指在使用Spark进行数据处理时，遇到无法识别或解析列名的错误。这种错误通常发生在查询、过滤、聚合等操作中，当列名在数据集中不存在或者拼写错误时，Spark无法正确解析列名，导致出现错误。
解决这个问题的方法通常包括以下几个步骤：
- 检查列名拼写：首先，需要仔细检查代码中使用的列名是否正确拼写。确保列名与数据集中的列名完全匹配，包括大小写。
- 检查列名是否存在：确认列名在数据集中存在。可以通过查看数据集的模式（Schema）或者使用Spark提供的列名查询方法来验证列名是否存在。
- 使用别名或重命名列名：如果列名在数据集中存在，但是仍然无法解析，可以尝试使用别名或重命名列名的方式来解决。通过给列名起一个别名，或者使用Spark提供的重命名方法，可以确保列名被正确解析。
- 检查数据类型：有时候，列名无法解析的原因可能是数据类型不匹配。确保在进行操作之前，数据类型与操作的要求相匹配。
- 检查数据集：如果以上步骤都没有解决问题，可能是数据集本身存在问题。可以检查数据集的完整性、数据格式等方面，确保数据集可以正确解析。
在解决无法解析列名的问题时，可以使用腾讯云提供的Spark服务，例如腾讯云EMR（Elastic MapReduce）服务。EMR是一种大数据处理服务，基于开源的Apache Spark和Hadoop生态系统构建，提供了强大的数据处理和分析能力。通过EMR，可以轻松地进行大规模数据处理，并且可以灵活地调整集群规模和配置，以满足不同的业务需求。
更多关于腾讯云EMR的信息和产品介绍，可以访问以下链接：
请注意，以上答案仅供参考，具体解决方法可能因实际情况而异。在实际应用中，建议根据具体问题进行调试和排查。
相关·内容
我有一个有像这样的数据的文件，我把这个文件转换成一个databricks表。
Select * from myTable
输出：
Product[key] Product[name]
123 Mobile
345 television
456 laptop
我想查询我的表中的笔记本电脑数据。
我正在使用下面的查询
Select * from myTable where Product[name]='laptop'
下面是databricks中的错误：
[spark_catalog.my_db.myTable.Productn
浏览 1提问于2022-05-18得票数 0
我正在使用hadoop 3.0.0和spark 2.2.0中的以下scala代码处理数据帧。BAQ是ID列，AAA是日期YYMMDD的字符串列。 scala> val dtfAbnoFirs=dtfAbno.filter("AAA>='20201201' and BAQ<>'0'").
| groupBy("BAQ").agg("AAA"->"min");
dtfAbnoFirs: org.apache.spark.sql.DataFrame = [BA
浏览 34提问于2021-04-08得票数 0
回答已采纳
1回答
我创建了一个数据文件，如下所示：
val bankDF = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv").option("header","true").option("inferSchema","true").option("delimiter",";").load("/user/pvviswanathan_yahoo_com/Bank_Dataset.csv");
bankDF: org.apache.sp
浏览 0提问于2018-08-18得票数 3
我正在尝试使用dataset读取scala中的CSV文件。在那之后我要做一些手术。但我的代码是抛出错误。下面是我的代码：
final case class AadharData(date:String,
registrar:String,
agency:String,
state:String,
distri
浏览 0提问于2018-04-02得票数 0
回答已采纳
我可以使用简单的JDBC连接程序连接到Informix数据库，但是当我尝试使用Spark Dataframes加载表时，我遇到了一个异常。我们需要为Informix spark连接使用特定的连接器吗？
下面是异常的堆栈跟踪：
java.sql.SQLException: System or internal error java.lang.NumberFormatException: For input string: "table_name"
at com.informix.util.IfxErrMsg.getSQLException(IfxErrMsg.java:482)
浏览 0提问于2016-01-26得票数 3
我正在使用以下代码构建一个基本的'id‘程序，但是在运行时得到线程"main“org.apache.spark.sql.AnalysisException:无法解析给定的输入列的异常: 0、33、385、Will。
package com.LearningSpark.app2
import org.apache.spark.sql._
import org.apache.log4j._
object SparkSQLDataset {
case class Person(id: Int, name: String, age: Int, friends: Int
浏览 2提问于2021-06-05得票数 0
1回答
使用sparklyr指定列类
、、、、
我正在尝试使用'spark_read_csv()‘函数的'columns’参数。我正在尝试使用sparklyr从hdfs导入csv文件，我想知道如何指定单个变量类或所有变量类。
require(sparklyr)
named_vct_colclasses <- c("character", "integer", "integer")
db_in <- spark_read_csv(sc, "spark_tbl_name", "path_to_file",
浏览 4提问于2017-02-23得票数 2
在java8中使用Spark-SQL2.4.1v。我正试图加入以下两个数据集：
computed_df.as('s).join(accumulated_results_df.as('f),$"s.company_id" === $"f.company_id","inner")
在数据库的笔记本电脑上运行得很好。
但是，当我试图在我的Ide中的spark java代码中实现同样的时候。即使在包括
import static org.apache.spark.sql.functions.*;
那么在我的星星之火java代码中应
浏览 0提问于2019-09-13得票数 0
我试图将字符串列转换为数字，但在PySpark中遇到异常。我在下面提供了代码和错误消息。 是否可以将csv文件中的特定列作为数字导入？(默认作为字符串导入)。 我的替代方案是什么？ 我的代码和错误消息如下： import pandas as pd
import seaborn as sns
import findspark
findspark.init()
import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
# Loads data. Be careful of indentations and whitespace
from
浏览 20提问于2019-01-27得票数 0
1回答
在Scala Spark 2.0.1中，我试图在透视之后聚合多个列：
scala> val df = List((1, 2, 3, None), (1, 3, 4, Some(1))).toDF("a", "b", "c", "d")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [a: int, b: int ... 2 more fields]
scala> df.show
+---+---+---+----+
| a| b| c| d|
+---+---+---+----+
浏览 3提问于2017-01-23得票数 3
回答已采纳
我在试着把数据保存在表格里。
在Spark1.6中，它是工作，但在迁移到2.2.0之后，它就不再工作了。
下面是代码：
blocs
.toDF()
.repartition($"col1", $"col2", $"col3", $"col4")
.write
.format("parquet")
.mode(saveMode)
.partitionBy("col1", "col2", "col3"
浏览 0提问于2019-01-09得票数 10
2回答
我正在尝试将csv文件作为dataframe从Azure databricks读取。标题列(当我在excel中打开时)如下所示。在CSV文件中，所有标头名称都采用以下格式。 例如： "City_Name"ZYD_CABC2_EN:0TXTMD 基本上，我希望只包含引号内的字符串作为我的头文件(City_Name)，并忽略字符串的第二部分(ZYD_CABC2_EN:0TXTMD) sales_df = spark.read.format("csv").load(input_path + '/sales_2020.csv', inferSchema
浏览 21提问于2021-02-10得票数 1
我无法在groupBy函数中指定列列表以及窗口操作。我现在的代码是：
val groupCols = List("SINR_Distribution","NE_VERSION","NE_ID","NE_NAME","cNum","EarfcnDl","datetime","circle")
val aggDFrame = dframe.groupBy(groupCols, window($"EVENT_TIME", "60 minutes
浏览 4提问于2020-10-30得票数 0
回答已采纳
当我尝试读取sql结果的计数时，收到以下错误：
错误：
Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.catalyst.errors.package$TreeNodeException: Unresolved attributes
下面是我使用的代码：
val results= sqlContext.sql("select * from tablename")
results.collect().foreach(println)
我正在使用Spark 1.1.0并在本地运行该程序。
浏览 2提问于2014-11-25得票数 0
1回答
我无法获得带有%符号的spark查询。假设我有以下数据
val df = sc.parallelize(Seq(("Peter",123,23.5),("John",45,45.5)))
.toDF("Name","Age","score(%)")
df.show
这张桌子是这样的：
+-----+---+--------+
| Name|Age|score(%)|
+-----+---+--------+
|Peter|123| 23.5|
| John| 45| 45.5|
+
浏览 3提问于2015-12-23得票数 0
回答已采纳
我是Scala的新手，我基本上想在一个数据集上执行一些聚合。是否有可能将它们聚在一起，或者我是否应该将它们分开(和、最小、最大)？
这就是我迄今为止尝试过的：
display(
myDF
.groupBy($"age","sex","cp","trestbps","chol")
.sum()
)
它给了我以下错误信息：
错误:重载方法值groupBy，其中包含其他选项：
( String*)org.apache.spark.sql.RelationalGroupedDataset :col1:
浏览 0提问于2019-05-21得票数 2
1回答
使用Spark2.3.2和Spark，以下查询'b‘失败：
import spark.implicits._
val dataset = Seq((30, 2.0), (20, 3.0), (19, 20.0)).toDF("age", "size")
import functions._
val a0 = dataset.withColumn("rank", rank() over Window.partitionBy('age).orderBy('size))
val a1 = a0.agg(avg('ra
浏览 2提问于2018-10-12得票数 1
我正在尝试创建数据集的示例，下面的示例是有效的：
val lname = List(("Krishna", 32, "GWL"), ("Pankaj", 37, "BIHAR"), ("Sunil", 29, "Bangalre"))
import spark.implicits._
val rddLName = spark.sparkContext.parallelize(lname)
case class Test1(name: String, age: Int, place: String)
浏览 0提问于2019-09-02得票数 1
回答已采纳
我试图用spark Dataset API读取json文件，问题是这个json在某些字段名中包含空格。
这将是一场麻烦事。
{"Field Name" : "value"}
我的案例课需要这样
case class MyType(`Field Name`: String)
然后，我可以将文件加载到一个DataFrame中，它将加载正确的模式。
val dataframe = spark.read.json(path)
当我试图将DataFrame转换为Dataset[MyType]时，问题就出现了。
dataframe.as[MyType]
由StructSch
浏览 1提问于2017-10-27得票数 3
回答已采纳
如何从org.apache.spark.sql.Column检索名称和类型？根本没有对应的字段。
浏览 20提问于2020-04-03得票数 0
我刚刚将我的spark集群从2.2.1升级到2.3.1，以便享受覆盖特定分区的功能。。
但是...由于某种原因，当我测试它时，我得到了一个非常奇怪的行为，参见代码：
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession}
case class MyRow(partitionField: Int, someId: Int, someText: String)
object ExampleForStack2 extends App{
val sparkConf = new Sp
浏览 2提问于2019-01-03得票数 0
1回答
我是卡桑德拉数据库的新手，我试图把我的火花数据保存到卡桑德拉数据库。
在创建表时，我得到了异常。"SyntaxException: no viable alternative at input"。
val sparkContext = spark.sparkContext
//Set the Log file level
sparkContext.setLogLevel("WARN")
//Connect Spark to Cassandra and execute CQL statements from Spark applicat
浏览 0提问于2020-01-20得票数 0
回答已采纳
2回答
Spark联合列顺序
、、、
我最近在Spark遇到了一些奇怪的事情。据我所知，根据spark dfs的基于列的存储方法，列的顺序实际上没有任何意义，它们就像字典中的键。
在df.union(df2)期间，列的顺序重要吗？我本以为它不应该，但根据sql论坛的智慧，它确实是这样的。
所以我们有了df1
df1
| a| b|
+---+----+
| 1| asd|
| 2|asda|
| 3| f1f|
+---+----+
df2
| b| a|
+----+---+
| asd| 1|
|asda| 2|
| f1f| 3|
+----+---+
result
| a| b|
+--
浏览 3提问于2019-07-09得票数 26
回答已采纳
我在HDP 2.4.3上运行Vora1.3和Spark1.6.2。
我有两个表具有相同模式的数据，一个表驻留在HANA db中，另一个表存储在HDFS中的CSV文件中。
我使用Zeppelin在Vora中创建了两个表：
CREATE TABLE flights_2006 (Year int, Month_ int, DayofMonth int, DayOfWeek int, DepTime int, CRSDepTime int, ArrTime int, CRSArrTime int, UniqueCarrier string, FlightNum int,
TailNum string
浏览 2提问于2017-06-15得票数 0
我正在尝试从我的Spark作业中写出一些元数据到postgres数据库。继续输入以下错误：
2018-03-13 15:23:40,599 root ERROR An error occurred while calling o1315.jdbc.
: scala.MatchError: null
at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcRelationProvider.createRelation(JdbcRelationProvider.scala:62)
at org.apache.spark.sql.
浏览 1提问于2018-03-14得票数 0
1回答
目前，我正在使用以下架构。我确实有一个DocumentDB数据库，该数据库使用DMS (CDC任务)将数据导出到S3，一旦这些数据被加载到S3上，我需要将其加载到Databricks中。
我已经能够读取CSV内容(它有大量的JSONS)，但我不知道如何解析/插入到Databricks表中。
遵循导出到S3的JSON有效负载。
{
"_id": {
"$oid": "12332334"
},
"processed": false,
"col1": "000000
浏览 24提问于2022-03-21得票数 0
// class definition of RsGoods schema
case class RsGoods(add_time: Int)
// my operation
originRDD.toDF[Schemas.RsGoods]()
// and the function definition
def toDF[T <: Product: TypeTag](): DataFrame = mongoSpark.toDF[T]()
现在我定义了太多的模式(RsGoods1、RsGoods2、RsGoods3)，将来还会添加更多。
因此，问题是如何将case类作为变量传递以构造代
浏览 2提问于2018-12-14得票数 0
我尝试使用pyspark和jdbc将数据插入到mariadb中，但似乎pyspark没有生成正确的SQL，我的Spark版本是2.1.0，我没有这个问题，直到集群管理器将Spark从1.6.1更新到2.1.0，这是我的python代码
from pyspark.sql import Row, SparkSession as SS
if __name__ == "__main__":
spark = SS.builder.appName("boot_count").getOrCreate()
sc = spark.SparkContext
浏览 3提问于2017-01-07得票数 0
使用Spark的JDBC数据源访问Postgresql时，属性partitionColumn用作不区分大小写的属性，并引发异常
CREATE TABLE data USING org.apache.spark.sql.jdbc OPTIONS (url 'jdbc:postgresql://localhost:5432/postgres', dbtable 'public.datios', lowerBound '0', upperBound '10', partitionColumn 'COD_PERSON',
浏览 0提问于2019-08-02得票数 0
我有几个二进制文件，我需要合并成一个拼花文件在火花。我试过了，但不起作用。
val rdd = spark.sparkContext.binaryFiles("/mypath/*").map{case (filePath, content) =>
Row("file_name" -> filePath, "content" -> content.toArray())
}
val schema = new StructType().add(StructField("file_name", Str
浏览 3提问于2017-05-11得票数 0
回答已采纳
1回答
我使用下面的CTAS命令使用SparkSQL创建表。 CREATE TABLE TBL2
STORED AS ORC
LOCATION "dbfs:/loc"
TBLPROPERTIES("orc.compress" = "SNAPPY")
AS
SELECT Col1
, ColNext2
, ColNext3
, ...
FROM TBL1 在那之后，我正在使用下面的PySpark代码读取新创建的位置(TBL2)下面的文件。但是，下面的data frame仅使用lowercase中的所有
浏览 12提问于2019-12-23得票数 1
回答已采纳
当我试图从临时表中选择几列时，我遇到了这个错误。 pd_df = pd.read_sql('select * from abc.cars limit 10', conn)
df = spark.createDataFrame(pd_df)
df.createOrReplaceTempView("cars_tmp")
df.show()
print('***************')
print("Reading from tmp table")
data = spark.sql('select location_i
浏览 60提问于2020-09-24得票数 0
回答已采纳
Spark无法正确解析MySQL数据库中的文本列。文本字段包含包含换行符和引号的长条目。
我最初遇到了从.csv格式读取文件的问题(同样的事情，尽管尝试了libParser的各种选项，Spark仍无法正确解析多行条目)，所以我将其上传到MySQL，以便更清晰地读取Spark。
正如您在下面的错误中看到的，long TEXT列中的字符序列可能会导致Spark无意中在多个列之间拆分条目，从而导致文本被放置在java.sql.TimeStamp类型的字段中。
对如何避免这个问题有什么建议吗？
MySQL读取
val notesDF = spark.read.format("jdbc"
浏览 0提问于2017-04-13得票数 0
我有PySpark数据帧df data = {'Passenger-Id': {0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 4, 4: 5},'Age': {0: 22, 1: 38, 2: 26, 3: 35, 4: 35}}
df_pd = pd.DataFrame(data, columns=data.keys())
df = spark.createDataFrame(df_pd) +------------+---+
|Passenger-Id|Age|
+------------+---+
| 1| 22|
|
浏览 13提问于2020-09-15得票数 0
1回答
我正在尝试加载一个文件，并将它作为一个拼花文件写入我的HDFS路径。但是，每当我运行下面的代码时，都不会插入任何值。
下面是我的代码：
#Import Key functions
from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.appName("Spark_TESTT").config("spark.config.option","yarn-client").getOrCreate()
#Call Database
spark.sql("USE db1
浏览 1提问于2019-08-07得票数 0
1回答
将12小时时钟转换为24小时时间
、、、、
我试着用sparklyr将下列内容转换为24小时的时间：
2021-05-18 9:00:00 PM
我的预期结果: 2021-05-18 :00:00
我试过：
data %>%
mutate(datetime_24 = to_timestamp("datetime_12", "yyyy-MM-dd hh:mm:ss"))
data %>%
mutate(datetime_24 = to_date("datetime_12", "yyyy-MM-dd hh:mm:ss"))
两者都导致了空档。
我尝试了
浏览 0提问于2021-08-10得票数 2
回答已采纳
2回答
我用拼花的格式保存了一只熊猫DataFrame。因为它很大，而且我需要执行梯度提升分类，所以我想使用PySpark来加速这个过程。我的熊猫df是这样的
Y X
a 3.0
b 3.5
c 4.9
d 6.8
所有X的类型都是int64或float64，而Y是object。因此，我将数据集保存在拼花( df.to_parquet('DF.parquet'))中，然后按照下面的文档操作
In: data = spark.read.load("DF.parquet")
Out: DataFrame[X: double, Y:
浏览 9提问于2020-07-17得票数 0
回答已采纳
1回答
Java spark2
这两种说法有什么不同吗-
Dataset<Row> Data;
Data.repartition(new Column("key" )) ;
and
Data.repartition(Data.col("key" ) ;
浏览 0提问于2019-08-01得票数 0
回答已采纳
我有csv文件，我正在使用scala中的databricks库将其转换为parquet文件。我使用的代码如下：
val spark = SparkSession.builder().master("local[*]").config("spark.sql.warehouse.dir", "local").getOrCreate()
var csvdf = spark.read.format("org.apache.spark.csv").option("header", true).csv(csvfile)
csv
浏览 3提问于2018-08-01得票数 2
回答已采纳
我在星火2.3.1上使用PySpark在AWS EMR上(Python2.7.14)
spark = SparkSession \
.builder \
.appName("Python Spark SQL data source example") \
.config("hive.metastore.client.factory.class", "com.amazonaws.glue.catalog.metastore.AWSGlueDataCatalogHiveClientFactory") \
.config
浏览 1提问于2018-09-13得票数 4
回答已采纳
2回答
我使用DataFrame加载我的CSV，然后转换成DataSet，但如下所示
这一行的多个标记：
- Unable to find encoder for type stored in a Dataset. Primitive types (Int, String, etc) and Product types (case classes) are supported by importing
spark.implicits.\_ Support for serializing other types will be added in future releases.
- not en
浏览 5提问于2016-10-17得票数 2
回答已采纳
在Spark集群上使用pyspark编程，数据量大且分片，因此不能轻松地加载到内存中或检查数据的健全性
基本上它看起来像是
af.b Current%20events 1 996
af.b Kategorie:Musiek 1 4468
af.b Spesiaal:RecentChangesLinked/Gebruikerbespreking:Freakazoid 1 5209
af.b Spesiaal:RecentChangesLinked/Sir_Arthur_Conan_Doyle 1 5214
维基百科数据：
我从亚马逊网络服务的S3上读到它，然后尝试用pyspark解释器中的以下p
浏览 0提问于2015-10-14得票数 11
回答已采纳
我试图在apache spark中解析多个word doc文件，当我通过spark提交运行脚本时，让我们举个例子，它给出了如下错误: unicodeencodeerror 'ascii‘编解码器无法编码字符u’ufffd‘序数不在128范围内。
我们可以在spark中解析microsoft word文档吗？否则有没有同样的解决办法呢？
谢谢。
浏览 0提问于2016-01-19得票数 0
我试图连接两个表，其中一个表包含重复的列。问题是，这些列被重命名为尾数，因此dropDuplicates()函数无法工作。
以下是代码：
Dataset<Row> data = spark.read().format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "true")
.load(path);
data.dropDuplicates();
问题是表中的重复列已经用尾数重命名了，所以没有删除重复的列。正确的处理
浏览 0提问于2018-04-08得票数 0
Spark SQL嵌套JSON错误： {
"xxxDetails":{
"yyyData":{
"0":{
"additionalData":{
},
"quantity":80000,
"www":12.6,
"ddd":5.0,
"eee":72000,
浏览 19提问于2019-06-02得票数 0
我有一个只有数据但没有列名的CSV文件，现在我想用这个CSV文件的数据在Spark中创建一个数据帧，并为它创建模式(列名和数据类型)。我的代码如下： import org.apache.spark.sql.SQLContext
val sqlContext = new SQLContext(sc)
val employee = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv")
.option("header", "false")
.option("inferSchema",
浏览 52提问于2019-02-26得票数 0
我正在像这样应用SQL查询：
s"SELECT * FROM my_table_joined WHERE (timestamp > '2022-01-23' and writetime is not null and acceptTimestamp is not null)"
我收到了这样的错误信息。
warning: there was one deprecation warning (since 2.0.0); for details, enable `:setting -deprecation' or `:replay -deprecati
浏览 3提问于2022-01-23得票数 0
回答已采纳
1回答
我的圈套
我正在使用以下组件
火花芯2.10
火花-sql_2.10
我的问题
这基本上是我的代码
Dataset<Row> rowsSource = spark.read()
.option("header", "true")
.option("delimiter", ";")
.csv("source.csv");
Dataset<Row> rowsTarget = spark.read()
.option("header"
浏览 2提问于2017-03-21得票数 1
回答已采纳
2回答
我有一个没有头的文件。 因此，反过来，我创建的dataframe得到了默认的头(0,1,2,3) 例如，以下数据框：df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(15, 4))) 然后我将这个pandas df转换成spark：spdf = spark.createDataFrame(df) 因此，此数据框也具有相同的列名(0,1,2,3) 之后，我使用来创建表(编写df) spdf.write.saveAsTable('default.testX') 现在，如Describe testX所示，testX具有标题0、1、2、3
浏览 12提问于2020-06-18得票数 1
回答已采纳
1回答
我正试图在火花中转换到下面
val forX=spark.sql(""" select * from abc where tv='Dish' and to_date(acd)>='2022-10-11 where indicator ='X' """)
val forY=spark.sql(""" select * from abc where tv='Dish' and to_date(acd)>='2022-10-11 where in
浏览 3提问于2022-10-26得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
