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我正在尝试使用带有自定义架构的 Parquet 格式导入数据,但它返回:
类型错误:option() 缺少 1 个必需的位置参数:“值”
ProductCustomSchema = StructType([
StructField("id_sku", IntegerType(), True),
StructField("flag_piece", StringType(), True),
StructField("flag_weight", StringType(), True),
StructField("ds_sku", StringType(), True),
StructField("qty_pack", FloatType(), True)])
def read_parquet_(path, schema) :
return spark.read.format("parquet")\
.option(schema)\
.option("timestampFormat", "yyyy/MM/dd HH:mm:ss")\
.load(path)
product_nomenclature = 'C:/Users/alexa/Downloads/product_nomenc'
product_nom = read_parquet_(product_nomenclature, ProductCustomSchema)
最佳答案
如评论中所述,您应该更改 .option(schema)
至 .schema(schema)
. option()
要求您指定 key
(您正在设置的选项的名称)和 value
(您要为该选项分配什么值)。您正在收到 TypeError
因为你只是传递了一个名为 schema
的变量至 option
没有指定您实际尝试使用该变量设置的选项。QueryExecutionException
由于您在 schema
中定义的架构,您在评论中发布的信息正在被提出。变量与您的 DataFrame 中的数据不匹配。如果您要指定自定义架构,则必须确保该架构与您正在读取的数据相匹配。在您的示例中,列 id_sku
存储为 BinaryType
,但在您的架构中,您将该列定义为 IntegerType
. pyspark
不会尝试协调您提供的架构与数据中的实际类型之间的差异,并且将引发异常。
要修复您的错误,请确保您定义的架构正确地表示您的数据,因为它存储在 Parquet 文件中(即将架构中 id_sku
的数据类型更改为 BinaryType
)。这样做的好处是您不必在每次读取 Parquet 文件时都推断文件架构,从而获得轻微的性能提升。
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