带有空值的 Seq[(Int,Int)] 隐式转换为 DataFrame答案

【问题标题】：Seq[(Int,Int)] with nulls implicitly converted to DataFrame带有空值的 Seq[(Int,Int)] 隐式转换为 DataFrame
【发布时间】：2018-10-24 01:40:22
【问题描述】：

我有一个简单的测试用例，将Seq[(Int,Int)] 转换为 DataFrame：

test("SparkTest 0280") {
  val conf = new SparkConf().set("spark.sql.codegen.wholeStage", "false").set("spark.sql.cbo.enabled", "true")
  val spark = SparkSession.builder().config(conf).master("local").appName("SparkTest").enableHiveSupport().getOrCreate()

  import spark.implicits._

  Seq[(Int,Int)]((null, 1), (2, null), (null, 3)).toDF("a", "b").createOrReplaceTempView("t")
  spark.sql("select a,b,nvl(a,b) from t").show(truncate = false)
}

编译有问题：

Error:(565, 21) an expression of type Null is ineligible for implicit conversion
    Seq[(Int,Int)]((null, 1), (2, null), (null, 3)).toDF("a", "b").createOrReplaceTempView("t")

这里有什么问题？

【问题讨论】：

标签： scala apache-spark null apache-spark-sql

【解决方案1】：

您不能像这样直接使用null，因为创建的列的类型为Any（不允许用于数据框）。这可以通过创建 RDD 来确认：

val rdd: RDD[(Any, Any)] = spark.sparkContext.parallelize(Seq((null, 1), (2, null), (null, 3)))

这是由于 Int 在 Scala 中不可为空，来自 Scala tour：

有九种预定义的值类型，它们不可为空：Double、Float、Long、Int、Short、Byte、Char、Unit 和 @ 987654334@.

可以直接使用null 创建具有其他数据类型（如字符串）的列，否则一个简单的解决方案是使用None 和Some：

Seq((None, Some(1)), (Some(2), None), (None, Some(3))).toDF("a", "b"))

【讨论】：

【解决方案2】：

如果你想使用nulls，你应该用java.lang.Integers替换Ints：

Seq[(Integer, Integer)]((null, 1), (2, null), (null, 3)).toDF("a", "b")
// org.apache.spark.sql.DataFrame = [a: int, b: int]

可以为空。

【讨论】：

是的，谢谢，scala 值类型在处理空值时有点不灵活