语法为sparksql dataframe定义模式时出错
当使用Spark SQL DataFrame定义模式时出现语法错误，可能是由于以下原因：
- 语法错误：请检查您的代码，确保使用正确的语法。Spark SQL的DataFrame模式定义是基于StructType和StructField的，您需要确保正确使用这些类来定义模式。
- 字段类型错误：在定义模式时，每个字段都需要指定一个数据类型。请确保为每个字段指定了正确的数据类型，例如StringType、IntegerType、DoubleType等。
- 字段名称错误：每个字段都需要一个唯一的名称。请确保为每个字段指定了正确的名称，并且没有重复的字段名称。
- 缺少必需字段：如果您在定义模式时遗漏了某个字段，Spark SQL会报错。请确保为每个需要的字段都提供了定义。
- 嵌套结构错误：如果您的模式包含嵌套结构（例如StructType中的StructType），请确保正确定义了嵌套结构，并使用正确的语法。
- 数据类型不匹配：如果您的数据类型与模式定义不匹配，Spark SQL会报错。请确保您的数据类型与模式定义中指定的数据类型相匹配。
为了解决这个问题，您可以按照以下步骤进行操作：
- 仔细检查您的代码，确保使用了正确的语法和正确的类来定义模式。
- 检查每个字段的数据类型是否正确，并确保为每个字段指定了唯一的名称。
- 确保您提供了所有必需的字段，并且没有遗漏任何字段。
- 如果您的模式包含嵌套结构，请确保正确定义了嵌套结构，并使用正确的语法。
如果您需要更具体的帮助，可以提供您的代码片段，以便我们更好地理解和解决您的问题。
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我有一个Spark，它将我的S3 JSON文件读入DataFrame中。
然后，我在该DataFrame上运行2SQL，并在执行每个SparkSQL之前发现SparkSQL读取了我的S3 JSON文件两次。
如果DataFrame对象没有被重用，它将非常昂贵.
任何帮助都是非常感谢的。
下面是我的代码片段：
protected boolean doAggregations() throws IOException {
SQLContext sqlContext = getSQLContext();
DataFrame edgeDataFrame = sqlContext
浏览 5提问于2015-07-19得票数 1
2回答
我知道我们可以通过以下命令从SparkSQL查询或创建Mysql表。
val data = sqlContext.read.jdbc(urlstring, tablename, properties)
data.write.format("com.databricks.spark.csv").save(result_location)
val dataframe = sqlContext.read.json("users.json")
dataframe.write.jdbc(urlstring, table, properties)
像这样，有什么方法可以删
浏览 0提问于2016-02-24得票数 3
我正在使用HDP 2.6.4，更具体地说，Hive1.2.1与tez0.7.0，Spark2.2.0。
我的任务很简单。以ORC文件格式存储数据，然后使用Spark处理数据。为了达到这个目标，我会这样做：
通过HiveQL创建一个Hive表
使用Spark.SQL(“选择.从.”)将数据加载到数据中
对dataframe进行处理。
我的问题是: 1.蜂巢的幕后角色是什么? 2.可以跳过蜂巢吗？
浏览 0提问于2018-06-08得票数 1
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我在一个表中有30列，即table_old
除了一列之外，我想使用该表中的29列。该列是动态的。我使用的是字符串插值。
下面是我正在使用的sparksql查询
drop_column=now_current_column
var table_new=spark.sql(s"""alter table table_old drop $drop_column""")
但它的抛出错误
mismatched input expecting 'partition'
我不想使用dataframe删除列。I要求仅使用sparksql删除表
浏览 7提问于2018-11-01得票数 3
2回答
Kryo通过高效的序列化方法帮助提高Spark应用程序的性能。
我想知道，Kryo是否会在SparkSQL的情况下提供帮助，我应该如何使用它。
在SparkSQL应用程序中，我们将执行许多基于列的操作，如df.select($"c1", $"c2")，而DataFrame Row的模式并不完全是静态的。
不确定如何为用例注册一个或多个序列化类。
例如：
case class Info(name: String, address: String)
...
val df = spark.sparkContext.textFile(args(0))
浏览 1提问于2018-03-14得票数 6
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1回答
我有一个这样的SparkSQL DataFrame：
name gender age isActive points
-------------------------------
Bob M 12 true 100
Hal M 16 false 80
Pat F 21 true 70
Lin F 17 false 40
Zac M 18 true 20
Mei F 19 true 10
Sal M 13
浏览 0提问于2018-05-11得票数 0
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1回答
你好，我有一个问题，运行猪的脚本。
这是我的猪剧本：
REGISTER 'python_udf.py' USING jython AS myfuncs;
dataframe = LOAD 'udftest.csv' using PigStorage(',') AS (x:int);
result1 = foreach dataframe generate myfuncs.testudf(x);
dump result1;
下面是我的python脚本：
@schemaFunction("a:int")
def testudf(tes
浏览 3提问于2015-06-23得票数 2
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问题
对于描述转换(map、filter等)的SparkSQL DataFrame，是否有“SparkSQL”等效？
背景
显然，RDD和DataFrame的分娩控制是不同的。Dataframe有spark.sql.shuffle.partitions来控制重装分区(如果我正确理解的话，可以进行广泛的转换)，而"spark.default.parallelism“不会产生任何影响。
但是洗牌与分区有什么关系呢？如果您正在使用RDDs…，那么实际上没有什么问题。但是有了数据处理，情况就不一样了。..。如您所见，分区数突然增加。这是因为Spark模块包含以下默认配置: spark.sq
浏览 6提问于2019-11-18得票数 2
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有没有一种简单的方法可以在SparkSQL DataFrame的数组列上使用explode？这在Scala中相对简单，但是这个函数在Java中似乎是不可用的(如javadoc中所提到的)。
一种选择是在查询中使用SQLContext.sql(...)和explode函数，但我正在寻找一种更好的方法，尤其是更简洁的方法。DataFrame是从拼图文件加载的。
浏览 0提问于2015-08-06得票数 9
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当我在SparkSQL中使用窗口函数时，我会收到下面的警告消息。有谁能告诉我如何解决这个问题吗？
警告信息：
No Partition Defined for Window operation! Moving all data to a single partition, this can cause serious performance degradation.
我的守则：
def calcPrevBrdrx(df: DataFrame): DataFrame = {
val w = Window.orderBy("existing_col1")
df.wi
浏览 3提问于2016-12-20得票数 2
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1回答
在集群模式下，我在一个纱线集群上有一个SparkSQL2.1.1作业，我想在其中创建一个空的外部单元表(带有位置的分区将在后面的步骤中添加)。
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS new_table (id BIGINT, StartTime TIMESTAMP, EndTime TIMESTAMP) PARTITIONED BY (year INT, month INT, day INT) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
当我运行作业时，我会得到错误：
创建外部表必须附有位置
浏览 9提问于2017-05-31得票数 1
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我知道这个问题有点奇怪。我喜欢Hadoop & HDFS，但是最近我用开发了SparkSQL。
我想使用SparkSQL作为一个垂直的SQL引擎，在不同的数据源上运行OLAP查询，例如RDB、Mongo、Elastic .没有ETL过程。然后在Metastore中使用相应的Hive存储处理程序将不同的模式注册为外部表。
此外，在我的工作中，HDFS没有被用作数据源。然后，给定的Map/R已经被火花引擎所取代。在我看来，Hadoop/HDFS是无用的，但它是Hive安装的基础。我不想全买。
我想知道，如果我只是在没有Hadoop/HDFS支持SparkSQL的情况下启动Hive亚稳服务，
浏览 3提问于2016-11-16得票数 4
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我正在尝试从SparkSQL中写入和读取镶木面板文件。出于模式演变的原因，我希望在写入和读取时使用Avro模式。
我的理解是，这在Spark之外(或在Spark内手动)是可能的，例如使用AvroParquetWriter和Avro的通用API。但是，我想使用SparkSQL的write()和read()方法(它们与DataFrameWriter和DataFrameReader一起工作)，它们与SparkSQL很好地集成在一起(我将编写和读取Dataset)。
我无论如何也想不出如何做到这一点，我想知道这是否可能。SparkSQL拼接格式似乎只支持“压缩”和"mergeSchema“选项
浏览 1提问于2017-01-04得票数 5
我有一个DataFrame A的大数据。
我想对此应用一些过滤器，并制作一个DataFrame B，并为未过滤的数据制作另一个DataFrame C。
总之，它类似于下面的伪代码。
A.foreach(_ => {
if (isFiltered(_)) addToDF_B()
else addToDF_C()
})
并且，B和C将被写入不同的表。
我尝试先过滤B，然后使用A.except(B)生成C，但如果模式具有复杂类型(映射或数组)，则不起作用。
除了过滤两次之外，有没有其他方法可以一次完成呢？
提前谢谢。
浏览 46提问于2017-06-26得票数 1
请查看下面的图像为我的SAS服务器布局。我想要拉出最上面的表2020_01_SETTLEMENTS，并将它放到一个Python框架中。我已经成功地在Python和SAS服务器之间建立了连接。下面有下面的代码，但我相信我要出错的地方是sasdata2dataframe函数的sasdata2dataframe部分。我也列出了下面的错误信息。感谢任何能告诉我我哪里出了错的人。我还将参考资料与此函数联系在一起：
代码：
import saspy
import pandas as pd
from IPython.display import HTML
sas = saspy.SASsession(c
浏览 5提问于2020-08-10得票数 1
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我通过执行以下行创建了pyspark.sql.dataframe.DataFrame类型的数据帧：dataframe = sqlContext.sql("select * from my_data_table")
如何将其转换回可以运行sql查询的sparksql表？
浏览 0提问于2016-08-20得票数 10
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3回答
我正在尝试使用SparkSQL对数据帧执行广播散列联接，如下所示：
在该示例中，(小) DataFrame通过saveAsTable持久化，然后通过spark SQL (即通过sqlContext.sql("...")) )进行连接
我遇到的问题是，我需要使用SQL来构造我的sparkSQL (我需要用一个ID列表连接大约50个表，并且不想手动编写这个SQL语句)。
How do I tell spark to use the broadcast hash join via the API? The issue is that if I load the ID list (f
浏览 7提问于2016-05-27得票数 16
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Teradata有一个名为ZEROIFNULL的函数，它执行名称建议的操作，如果列的值为NULL，则返回零。在类似的行中，还有一个名为NULLIFZERO的函数。
我想在SparkSQL中模拟/模拟这些功能(而不是使用dataframe或RDD，而是在SparkSQL中使用它们，在这里直接传递SQL)。
有什么想法吗？
浏览 1提问于2018-01-25得票数 2
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我是大数据世界的新手。我有一个初始的CSV，它的数据大小为~40 in，但是以某种移位的顺序。我的意思是，如果你看到最初的CSV，因为珍妮没有年龄，所以性别列值被移到年龄，剩下的列值一直移动到行中的最后一个元素。
我需要清理/处理这个CVS，使用Scala中的dataframe和Spark。我尝试了很多withColumn() API的解决方案，但是对我来说都没有用。
如果有人可以建议我一些逻辑或API，这是可以用一个更干净的方式解决这个问题。我可能不需要适当的解决方案，但指针也可以。帮助非常感激！！
初始CSV/Dataframe
需要CSV/Dataframe
编辑：
浏览 0提问于2019-09-12得票数 1
我在SparkSQL中有一个应用程序，它返回大量很难在内存中容纳的行，因此我将无法在DataFrame上使用收集函数，是否有一种方法可以将所有这些行作为一个Iterable安装的整个行作为列表。
我正在使用纱线客户端执行这个SparkSQL应用程序.
浏览 11提问于2015-10-06得票数 7
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在给定的SparkSQL DataFrame中，是否有比多次调用dataFrame.withColumnRenamed()更好的前缀或重命名所有或多列的方法？
例如，如果我想检测更改(使用完全外部联接)。然后留给我两个具有相同结构的DataFrame。
浏览 7提问于2015-10-08得票数 15
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我有一个非常简单的SparkSQL连接到Postgres的设置，我正在尝试从一个表中获得一个DataFrame，这个表是一个具有X个分区(假设为2)的数据。守则如下：
Map<String, String> options = new HashMap<String, String>();
options.put("url", DB_URL);
options.put("driver", POSTGRES_DRIVER);
options.put("dbtable", "select ID, OTHER from T
浏览 5提问于2015-07-10得票数 4
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我的Databricks笔记本使用的是Python。notebook中的一些代码是用Scala编写的(使用%scala)，其中之一是用于创建数据帧。
如果我再次使用Python/PySpark (默认模式)，我如何使用/访问这个在scala模式下创建的dataframe？
这有可能吗？
谢谢
浏览 14提问于2019-11-17得票数 1
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过度简化的场景：--在s3文件中生成每月数据的过程。每个月运行的字段数可能不同。基于s3中的这些数据，我们将数据加载到一个表中，并且我们手动地(在每次运行中字段的数目可能会随着添加或删除几个列而改变)运行一个metrics.There，因为很少的metrics.There会对这些数据进行更多的计算/转换，但是为了让初学者我呈现更简单的usecase版本。
Approach：考虑到模式少的特性，由于每次运行时s3文件中的字段数可能不同，只需添加/删除几个字段，这就需要在SQL中每一次进行手动更改，因此我计划探索Spark/Scala，这样我们就可以直接从s3中读取数据，并根据字段动态生成SQL。
浏览 7提问于2020-03-19得票数 1
如何在spark中从dataframe创建多个列表。在我的例子中，我希望使用分组特定键对mongodb文档进行排序。并且创建多个列表，这些列表是基于模式的一个键进行分组的，请帮助我
sparkSession = SparkSession.builder().getOrCreate()
MongoSpark.load[SparkSQL.Character](sparkSession).printSchema()
val characters = MongoSpark.load[SparkSQL.Character](sparkSession)
characters.createOrReplace
浏览 1提问于2017-08-24得票数 1
2回答
我有一个SparkSQL DataFrame。
该数据中的某些条目是空的，但它们的行为不像NULL或NA。我怎么能把它们移走呢？有什么想法吗？
在R中，我可以很容易地删除它们，但是在sparkR中，它说S4系统/方法存在问题。
谢谢。
浏览 4提问于2015-07-23得票数 8
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1回答
在这种情况下，我希望使用SparkSQL“迭代”或映射“宽行”，而不是逻辑Cassandra行(CQL行)。
基本上，我的数据是通过timestamp (分区键)进行分区的，并且有一个聚集键，即传感器ID。
对于我想要执行的每个timestamp，一个简单的例子就是执行sensor1/sensor2。
我如何通过保持数据的局部性(我认为我的数据模型非常适合于这些任务)来有效地使用SparkSQL呢？
我阅读了，其中提到了Cassandra连接器中的spanBy和spanByKey。这将如何与SparkSQL一起使用？
伪码(PySpark)示例：
ds = sqlContext.sql(
浏览 0提问于2016-03-13得票数 0
5回答
我有一份数据文件。它有四列
+-------+-------+-------+-------+
| dist1 | dist2 | dist3 | dist4 |
+-------+-------+-------+-------+
| 42 | 53 | 24 | 17 |
+-------+-------+-------+-------+
我要的输出是
dist4
看起来很简单，但我没有找到任何正确的解决方案，使用dataframe或sparksql查询。
浏览 0提问于2018-11-15得票数 0
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1回答
我有一个'type = pyspark.sql.dataframe.DataFrame‘的数据，我想从这个数据df和另一个具有相同类型的数据df1中选择所有列。我从r创建df，这是一个元组列表。
df = spark.createDataFrame(r, schema =column )
df_final = spark.sql('select * \
from df \
Inner Join df1 \
on df.a = df1.b')
我有一个错误: AnalysisE
浏览 4提问于2022-07-08得票数 0
3回答
在spark (如 )中，有许多方法来验证两个数据帧的架构。但是我只想在SQL中验证两个数据帧的模式，我指的是SparkSQL。
示例查询1:
SELECT DISTINCT target_person FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS WHERE COLUMN_NAME IN ('columnA','ColumnB') AND TABLE_SCHEMA='ad_facebook'
示例查询2:
SELECT count(*) FROM information_schema.columns WHERE table_n
浏览 6提问于2018-09-04得票数 1
2回答
我有一个dataframe，它在unixtime中有两个列日期，我想找出这两列之间的周差。weekOfYear在SparkSQL中有一个UDF，但是只有当这两个日期都在同一年的时候才有用。那我怎么才能找到周差呢？
附注：我用的是斯卡拉星火。
浏览 3提问于2016-11-29得票数 0
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1回答
我们有两张数据。df_A和df_B
df_A.rdd.getPartitionsNumber() # => 9
df_B.rdd.getPartitionsNumber() # => 160
df_A.createOrReplaceTempView('table_A')
df_B.createOrReplaceTempView('table_B')
创建之后，通过SparkSQL加入了dataframe，
""")df_C.rdd.getPartitionsNumber() df_C=spark.sql(“”从table_A
浏览 1提问于2021-05-23得票数 2
需要关于阿帕奇方解石的建议。我们有一些SQL查询运行在Teradata上。现在，我们希望在Hadoop/Spark上运行这些sql查询(按原样)，也许使用Apache方解石。
我们在Spark (2.6.3)中和Apache方解石中尝试了这些SQL查询，但很少有查询不运行。问题是，如果我们定义一个派生变量(AS)，并试图在相同级别的同一查询中使用它，那么它在SparkSQL和方解石中不起作用，而是在Teradata中工作。示例查询：
select EMPNO, sum(deptno) as sum_dept,
case when sum_dept > 10 then 1 else
浏览 1提问于2018-01-26得票数 2
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我有点困惑于不同的演员在这个故事: PySpark，SparkSQL，卡桑德拉和火星雨-卡桑德拉连接器。
据我所知，星火已经进化了很多，SparkSQL现在是一个关键组件(有了'dataframes')。显然，没有SparkSQL是绝对没有理由工作的，特别是如果连接到卡桑德拉。
因此，我的问题是:需要哪些组件，以及如何以最简单的方式将它们连接在一起？
在Scala中使用spark-shell，我可以做的很简单
./bin/spark-shell --jars spark-cassandra-connector-java-assembly-1.6.0-M1-SNAPSHOT.ja
浏览 7提问于2016-02-28得票数 1
DataFrame： julia> df4
135×4 DataFrame
│ Row │ County │ Year │ Female │ Male │
│ │ String │ Int64 │ Int64⍰ │ Int64⍰ │
├─────┼─────────────┼───────┼────────┼────────┤
│ 1 │ Asotin │ 2008 │ 1 │ 0 │
│ 2 │ Asotin │ 2009 │ 0 │ 0 │
│ 3 │ Asotin
浏览 20提问于2021-08-01得票数 1
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我正在处理一个简单的SparkSQL查询：
SELECT
*,
(DATE + DURATION) AS EXPIRY_MONTH
FROM
loan
WHERE
EXPIRY_MONTH >= 12
其中loan表的前10行如下：
"loan_id";"account_id";"date";"amount";"duration";"payments";"status"
5314;1787;930705;96396;12;8033.00;"
浏览 7提问于2021-12-16得票数 0
我正在读一本CSV
data=sc.textFile("filename")
Df = Sparksql.create dataframe()
Pdf = Df.toPandas ()
现在Pdf是分布在星体集群上，还是驻留在主机环境中？？
浏览 4提问于2015-08-05得票数 2
1回答
我在一家能源供应商公司工作。目前，我们每天以平面文件的形式生成1 GB的数据。比如Dataframe API或SparkSQL，并最终用azure可视化它？
浏览 0提问于2018-05-03得票数 1
我尝试使用SparkSQL和Scala拆分DataFrame列中的字符串，这两种拆分条件的工作方式似乎有所不同 使用Scala， 这是可行的- val seq = Seq("12.1")
val df = seq.toDF("val") Scala代码-> val seq = Seq("12.1")
val df = seq.toDF("val")
val afterSplit = df2.withColumn("FirstPart", split($"val", "\\."
浏览 18提问于2019-01-08得票数 0
回答已采纳
我试图使用SparkSQL来处理dataframe.The数据文件，如下所示：
A B
1 Null
2 Null
Null 3
Null 4
如何使用join或union来形成一个新的列C，以便数据格式可以是：
A B c
1 Null 1
2 Null 2
Null 3 3
Null 4 4
*保证A和B都不会为空或非空；它们都有值。
浏览 1提问于2017-09-13得票数 2
回答已采纳
在猪拉丁语中，为了这个目的，我们有一种特殊的连接，称为片段复制连接，以连接一个非常大的关系到一个较小的关系。在SparkSQL中，是否有任何方法可以在非常大的dataframe和较小的dataframe之间执行与PigLatin类似的有效连接。
浏览 0提问于2018-06-19得票数 0
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3回答
这不是一个为什么将XML用于配置文件的问题。我的问题是为什么，当用于配置文件时，没有伴随的模式。
log4net是一个很好的案例.您可以通过编程方式配置它，但最好使用XML。好吧，那为什么要这么难呢？
在Visual中，当我使用模式输入XML时，我会得到很好的Intellisense。如果没有，我必须猜测每个元素和属性，因为似乎从来没有一个完整的列表。XML变成了令人作呕的XML，这种类型的XML容易出错，输入起来也很乏味。
那些从事过这样的项目的人:为什么要发布文档、XML注释和示例，但没有XML模式来简化配置？是懒惰吗？背后有真正的动机吗？没人想过吗？
浏览 3提问于2010-07-20得票数 1
2回答
我正在使用SparkSQL。我有下表： 部门： dep_id | emp_id | age
0 | 0 | 21
0 | 1 | 53
0 | 3 | 42
0 | 5 | 58
1 | 4 | 36
1 | 8 | 48
2 | 2 | 54
2 | 6 | 31
2 | 7 | 30
2 | 9 | 54 但是，我无法在SparkSQL中成功执行以下查询： SELECT A.dep_id,
A.emp_id,
A.age,
(SELECT MAX(age) FROM department B WHERE A.dep_id = B
浏览 23提问于2020-01-13得票数 0
我有一个Spark程序，可以读取CSV文件并将其加载到Dataframe中。加载后，我将使用SparkSQL操作它们。
当运行我的Spark作业时，它失败并给出以下异常：
org.apache.spark.sql.AnalysisException:在给定输入列"alpha“、"beta”、"gamma“、"delta”和“action”的情况下，无法解析“action”
当SparkSQL尝试解析以下内容时，会抛出上述异常：
SELECT *,
IF(action = 'A', 1, 0) a_count,
IF(action = &
浏览 2提问于2016-10-05得票数 3
SparkSQL CLI在内部使用HiveQL，并且在spark( Hive -7292)上使用配置单元，hive使用spark作为后端引擎。有没有人能再解释一下，这两种方案到底有什么不同，两种方法的优缺点是什么？
浏览 1提问于2015-07-24得票数 40
因此，我使用Pig XMLloader将两个表示顶点和边缘数据的XML文件加载到Hadoop/HDFS中，并从中创建了Hive表。
我想使用这个顶点和边缘数据来创建一个基于星火GraphX的图形数据库。我从星火GraphX文档中了解到，除了平面文件来源，HBASE表还可以用来获取火花GraphX。我找不到任何关于使用其他结构化大数据源(如Hive )的星火GraphX文档。
然而，在SparkSQL中，Hive被支持作为结构化数据的来源。SparkSQL中也支持JSON结构化数据。
在SparkSQL中对Hive的支持是否也意味着使用HiveContext的Hive在SparkSQL中是本地支
浏览 3提问于2015-01-16得票数 1
回答已采纳
我正在尝试从Spark向Postgres写入数据；我有一个DataFrame，它由一些字符串、一些浮点值和一些宽度不同的整数组成，我发现如果我不传递一个模式，我就会得到一个如下所示的错误：
User class threw exception: java.lang.IllegalArgumentException:
Unsupported type in postgresql: ByteType
at org.apache.spark.sql.jdbc.PostgresDialect$.getJDBCType(PostgresDialect.scala:83)
如果我确实通过了一个模式，我发
浏览 1提问于2019-08-14得票数 0
我正在尝试使用groupby和aggregate将sparksql查询重写为dataframe转换。下面是原始的sparksql查询。
result = spark.sql(
"select date, Full_Subcategory, Budget_Type, SUM(measure_value) AS planned_sales_inputs FROM lookups GROUP BY date, Budget_Type, Full_Subcategory")
下面是我正在尝试进行的Dataframe转换。
df_lookups.groupBy(&#
浏览 15提问于2018-08-21得票数 0
回答已采纳
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