PySpark - Parquet -调用None.None时出错

在使用PySpark处理Parquet文件时，如果你遇到了调用None.None时出错的情况，这通常是由于某些操作或配置不正确导致的。以下是一些常见的排查步骤和解决方法：

1. 检查数据源

确保你正在读取的Parquet文件路径是正确的，并且文件存在。

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()

# 确保路径正确
df = spark.read.parquet("path/to/your/parquet/file")

2. 检查数据内容

确保Parquet文件中确实包含数据，并且没有损坏。

df.show()

3. 检查列名和数据类型

确保你在访问列时使用的列名是正确的，并且数据类型匹配。

# 示例：访问名为 "column_name" 的列
df.select("column_name").show()

4. 检查空值处理

如果你在处理数据时涉及到空值（None），确保你正确处理了这些情况。

from pyspark.sql.functions import col

# 示例：过滤掉 "column_name" 列中的空值
df = df.filter(col("column_name").isNotNull())

5. 检查Spark配置

确保你的Spark配置正确，特别是与Parquet相关的配置。

spark.conf.set("spark.sql.parquet.compression.codec", "snappy")

6. 调试错误信息

如果错误信息中提到了具体的行号或操作，仔细检查那部分代码。

try:
    # 你的代码逻辑
    df = spark.read.parquet("path/to/your/parquet/file")
    df.show()
except Exception as e:
    print(f"Error: {e}")

示例代码

以下是一个完整的示例代码，展示了如何读取Parquet文件并处理可能的空值问题：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()

# 读取Parquet文件
df = spark.read.parquet("path/to/your/parquet/file")

# 检查数据
df.show()

# 过滤掉空值
df = df.filter(col("column_name").isNotNull())

# 显示处理后的数据
df.show()