如何在 Spark SQL 中获取列的数据类型？答案

【问题标题】：How to get datatype of a column in spark SQL?如何在 Spark SQL 中获取列的数据类型？
【发布时间】：2016-03-18 01:41:40
【问题描述】：

我想找出一个表的每一列的数据类型？

例如，假设我的表是使用这个创建的：

create table X
(
col1 string,
col2 int,
col3 int
)

我想做一个输出如下的命令：

column datatype
col1  string
col2  int

有这个命令吗？最好在 SparkSQL 中。但是，如果没有，那么如何使用另一种方式获取这些数据？我正在使用 spark sql 查询配置单元表。也许通过 HIVE 中的元数据？谢谢你。

【问题讨论】：

标签： apache-spark hive apache-spark-sql

【解决方案1】：

您可以将 Hive 表读取为 DataFrame 并使用 printSchema() 函数。

在 pyspark repl 中：

from pyspark.sql import HiveContext
hive_context = HiveContext(sc)
table=hive_context("database_name.table_name") 
table.printSchema()

在 spark-shell repl(Scala) 中类似：

import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
val table=hiveContext.table("database_name.table_name")
table.printSchema

【讨论】：

酷，谢谢。有没有办法只使用 sql 语法来做到这一点？我们有一些内部工具，其中 spark 对象不向用户公开 - 只有 SQL 命令。谢谢。
我们需要有 HiveContext 才能从 Hive 读取表。我不确定使用 SqlContext 我们是否可以做同样的事情。
pyspark 示例缺少table 函数。 pyspark 中的第 3 行应该是：table=hive_context.table("database_name.table_name") 没有这个你会得到一个错误。
df.dtypes 它将给出数据框列名和相应的数据类型。
所有 Varchar 都变成 'string' 有没有办法用不同的 varchar 获取 dtypes？例如：我想区分 varchar(1)、varchar(10) 等等...

【解决方案2】：

您可以使用 desc <db_name>.<tab_name> （或者） spark.catalog.listColumns("<db>.<tab_name>")

Example:

spark.sql("create table X(col1 string,col2 int,col3 int)")

Using desc to get column_name and datatype:

spark.sql("desc default.x").select("col_name","data_type").show()

//+--------+---------+
//|col_name|data_type|
//+--------+---------+
//|    col1|   string|
//|    col2|      int|
//|    col3|      int|
//+--------+---------+

Using spark.catalog to get column_name and data_type:

spark.catalog.listColumns("default.x").select("name","dataType")show()

//+----+--------+
//|name|dataType|
//+----+--------+
//|col1|  string|
//|col2|     int|
//|col3|     int|
//+----+--------+

【讨论】：

【解决方案3】：

在 scala 中：为您的表创建一个数据框并尝试以下操作：

df.dtypes

你的结果：

数组((PS_PROD_DESC,StringType), (PS_OPRTNG_UNIT_ID,StringType),...)

【讨论】：