如何使用具有不受支持类型的 Spark 读取镶木地板？答案

【问题标题】：How do I read parquet with Spark that has unsupported types?如何使用具有不受支持类型的 Spark 读取镶木地板？
【发布时间】：2020-04-20 18:59:08
【问题描述】：

我想使用 PySpark 从包含 UINT64 列的 parquet 文件中提取数据，这些列当前映射到 Spark 中的 typeNotSupported()。我不需要这些列，所以我希望我可以通过以下命令使用谓词下推来拉出其他列：

spark.read.parquet('path/to/dir/').select('legalcol1', 'legalcol2')

但是，我仍然遇到以下错误。

An error was encountered:
An error occurred while calling o86.parquet.
: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 0.0 failed 4 times, 
most recent failure: Lost task 0.3 in stage 0.0 (TID 3, ..., executor 1):
org.apache.spark.sql.AnalysisException: Parquet type not supported: INT64 (UINT_64);

有没有办法在不引发上述错误的情况下摄取这些数据？

【问题讨论】：

您使用的是哪个版本的 spark ？
我使用的是 2.4.3 版本
AFAIK 与 spark 是不可能的。可能您必须使用镶木地板工具进行这些转换？

标签： apache-spark pyspark

【解决方案1】：

您可以尝试将任何列类型转换为另一种列类型：

val df = spark.read.parquet('path/to/dir/')

df.select(col('legalcol1').cast('string').alias('col1'), col('legalcol2').cast('string').alias('col2'))

转换为 bigint 列类型：

df.select(col('uint64col').cast('bigint').alias('bigint_col'))

【讨论】：

这不是问题的答案。
您可以进行任何属于该事项的调整，并像上面的示例一样进行适当的类型转换。
@jo0gbe4bstjb 这不是一个答案，因为 read 的类似会引发异常。