在Pyspark 2.2中有什么优雅的方法可以分解map列而不丢失null值吗?Map,以便能够分解整个数据帧,而不会丢失空值。.apply(literals.scala:163) at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Literal$.create(literals.scala:16
在使用与pruneColumns覆盖中提供的requiredSchema长度相同数量的ColumnVectors填充ColumnarBatch后,我在Spark内部得到了一个ArrayIndexOutOfBoundsException我怀疑Spark正在寻找与readSchema override返回的列模式一样多的ColumnVectors,而不是使用pruneColumns提供的模式。执行"select * from dft“可以很好地工作,因为模式长度是相同的--在我的测试用例中是15列。
java.lang.IllegalArgumentException:需求失败:列pmi必须是org.apache.spark.ml.linalg.VectorUDT@3bfc3ba7类型,但实际上是DoubleTypeat org.apache.spark.sql.types.StructType$$anonfun$apply$1.apply(StructType.scala:264) at <e
csv文件,它有3列数据类型:String,Long,Date。(MapPartitionsRDD.scala:52)at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:313)
at org.apache.spark.scheduler.ResultTask.runTask(ResultTas
我有一个简单的测试用例,可以将Seq[(Int,Int)]转换为DataFrame: val conf = new SparkConf().set("spark.sql.codegen.wholeStage", "false").set("spark.sql.cbo.enabled", "true")
val spark = SparkSession.builder().config(