尝试将架构应用于 JSON 数据时，SPARK 数据帧返回 null

Question

我使用 SPARK Java API 读取文本文件，将其转换为 JSON，然后对其应用架构。架构可能会根据数据库中的映射表而有所不同，这就是为什么我需要首先将文件转换为 JSON，以便架构映射不必按列顺序。这是我所做的：

// Defined the schema (basic representation)

StructType myschema = new StructType().add("a", DataTypes.StringType, true)

                                      .add("b", DataTypes.StringType, true)

                                      .add("x", DataTypes.StringType, true)

                                      .add("y", DataTypes.IntegerType, true)

                                      .add("z", DataTypes.BooleanType, true);

//Reading a pipe delimited text file as JSON, the file has less columns than myschema

Dataset<String> data = spark.read().option("delimiter","|").option("header","true").csv(myFile).toJSON();

上表返回类似这样的内容：

data.show(false);

|value|

+----------------------------------------+

|      {"x":"name1","z":"true","y":"1234"}|

|      {"x":"name2","z":"false","y":"1445"}|

|      {"x":"name3","z":"true",:y":"1212"}|

当我运行这个时，我的问题出现了：

Dataset<Row> data_with_schema = spark.read().schema(myschema).json(data);

因为我的结果变成了这样：

data_with_schema.show(false);

|x|y|z|

+-------+-------+-------+

|null  |null  |null  |

|null  |null  |null  |

|null  |null  |null  |

我在 stackoverflow 上读到这可能是因为我试图将 json 字符串转换为整数。但是，我尝试将数据变量定义为行数据集而不是字符串数据集，但出现不兼容类型错误。我不确定解决方法是什么或真正的问题是什么。

Answer 1

找出问题所在：如果输入文件中的数据无法应用架构，则表中的所有数据都会返回 Null。例如：“1n”不可能转换为整数。如果将 DataTypes.IntegerType 应用于包含“1n”的列，则整个表都具有空值。

Answer 2

我认为发生这种情况是由于 JSON 和定义的架构中的数据类型不匹配。例如，在 JSON 属性中，“age”为整数，但 schema 定义了“age”为 String 类型。由于这种不匹配，所有数据都为空。

Answer 3

不确定这是否有帮助，但在 Spark 中读取 JSON 文件时，请确保架构和 JSON 文件中的列名称完全匹配。否则它将显示空值。