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es_rdd = sc.newAPIHadoopRDD(
inputFormatClass="org.elasticsearch.hadoop.mr.EsInputFormat",
keyClass="org.apache.hadoop.io.NullWritable",
valueClass="org.elasticsearch.hadoop.mr.LinkedMapWritable",
conf=es_read_conf)
这里 es_read_conf 只是我的 ES 集群的字典，作为 sc SparkContext 对象。这工作正常，我得到了很好的 rdd 对象。
我想使用
将其转换为数据框df = es_rdd.toDF()
但我收到错误:
ValueError: Some of types cannot be determined by the first 100 rows, please try again with sampling
为 toDF 方法指定样本大小会导致相同的错误。据我了解，发生这种情况是因为 pyspark 无法确定每个字段的类型。我知道我的elasticsearch集群中有一些字段都是空的。
将其转换为数据框的最佳方法是什么？
最佳答案
它告诉 Spark 您要转换的数据类型的最佳方式。请参阅 createDataFrame 的文档第五个示例(内部带有 StructType 的示例)
关于python - Pyspark 将 rdd 转换为带有 null 的数据帧，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41634217/
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