Question

我的spark应用程序读取csv文件，使用sql将其转换为其他格式，并将结果数据帧写入不同的csv文件。

例如，我输入csv如下：

Id|FirstName|LastName|LocationId
1|John|Doe|123
2|Alex|Doe|234

我的转变是：

Select Id, 
       FirstName, 
       LastName, 
       LocationId as PrimaryLocationId,
       null as SecondaryLocationId
from Input

（我无法回答为什么将null用作SecondaryLocationId，这是业务用例）现在，spark无法找出SecondaryLocationId的数据类型并在架构中返回null，并在写入输出csv时抛出错误 CSV数据源不支持空数据类型。

以下是我正在使用的printSchema（）和写入选项。

root
     |-- Id: string (nullable = true)
     |-- FirstName: string (nullable = true)
     |-- LastName: string (nullable = true)
     |-- PrimaryLocationId: string (nullable = false)
     |-- SecondaryLocationId: null (nullable = true)

dataFrame.repartition(1).write
      .mode(SaveMode.Overwrite)
      .option("header", "true")
      .option("delimiter", "|")
      .option("nullValue", "")
      .option("inferSchema", "true")
      .csv(outputPath)

有没有办法默认为数据类型（如字符串）？顺便说一句，我可以通过用空字符串替换 null 来实现这一点（＆＃39;＆＃39;）但这不是我想要做的。

Answer 1

使用lit（null）：import org.apache.spark.sql.functions。{lit，udf}

示例：

import org.apache.spark.sql.functions.{lit, udf}

case class Record(foo: Int, bar: String)
val df = Seq(Record(1, "foo"), Record(2, "bar")).toDF

val dfWithFoobar = df.withColumn("foobar", lit(null: String))


scala> dfWithFoobar.printSchema
root
|-- foo: integer (nullable = false)
|-- bar: string (nullable = true)
|-- foobar: null (nullable = true)
and it is not retained by the csv writer. If it is a hard requirement you 
 can cast column to the specific type (lets say String):

import org.apache.spark.sql.types.StringType
df.withColumn("foobar", lit(null).cast(StringType))

或使用这样的UDF：

val getNull = udf(() => None: Option[String]) // Or some other type

df.withColumn("foobar", getNull()).printSchema

root
 |-- foo: integer (nullable = false)
 |-- bar: string (nullable = true)
 |-- foobar: string (nullable = true)

重新发布zero323代码。

现在让我们讨论你的第二个问题

问题：

＆＃34;只有当我知道哪些列将被视为空数据类型时。当正在读取大量文件并应用各种转换时，我不知道或者有什么方法可以知道哪些字段被空处理？＆＃34;

答案

在这种情况下，您可以使用选项

Databricks Scala style guide不同意应始终禁止在Scala代码中使用null，并说：“对于性能敏感的代码，首选null而不是Option，以避免虚拟方法调用和装箱。”

示例：

+------+
|number|
+------+
|     1|
|     8|
|    12|
|  null|
+------+


val actualDf = sourceDf.withColumn(
  "is_even",
  when(
    col("number").isNotNull, 
    isEvenSimpleUdf(col("number"))
  ).otherwise(lit(null))
)

actualDf.show()
+------+-------+
|number|is_even|
+------+-------+
|     1|  false|
|     8|   true|
|    12|   true|
|  null|   null|
+------+-------+

Spark将csv列中的空值视为null数据类型

1 个答案: