如何验证 Spark Dataframe 的内容答案

【问题标题】：How to Validate contents of Spark Dataframe如何验证 Spark Dataframe 的内容
【发布时间】：2015-10-21 23:22:26
【问题描述】：

我有以下 Scala Spark 代码库，效果很好，但不应该。

第 2 列有混合类型的数据，而在 Schema 中我将其定义为 IntegerType。我的实际程序有超过 100 列，并且在转换后继续派生多个子 DataFrames。

如何验证 RDD 或 DataFrame 字段的内容是否具有正确的数据类型值，从而忽略无效行或将列的内容更改为某个默认值。感谢您使用DataFrame 或RDD 进行数据质量检查的更多指针。

var theSeq = Seq(("X01", "41"),
    ("X01", 41),
    ("X01", 41),
    ("X02", "ab"),
    ("X02", "%%"))

val newRdd = sc.parallelize(theSeq)
val rowRdd = newRdd.map(r => Row(r._1, r._2))

val theSchema = StructType(Seq(StructField("ID", StringType, true),
    StructField("Age", IntegerType, true)))
val theNewDF = sqc.createDataFrame(rowRdd, theSchema)
theNewDF.show()

【问题讨论】：

标签： scala validation apache-spark dataframe apache-spark-sql

【解决方案1】：

首先传递schema 只是一种避免类型推断的方法。在 DataFrame 创建期间不会验证或强制执行它。在旁注中，我不会将ClassCastException 描述为运行良好。有一瞬间我以为你真的发现了一个错误。

我认为重要的问题是你首先如何获得theSeq / newRdd 这样的数据。它是您自己解析的东西，是从外部组件接收的吗？只需查看类型（分别为Seq[(String, Any)] / RDD[(String, Any)]），您就已经知道它不是DataFrame 的有效输入。可能在这个级别处理事情的方法是采用静态类型。 Scala 提供了很多巧妙的方法来处理意外情况（Try、Either、Option），其中最后一种是最简单的一种，并且可以很好地与 Spark SQL 配合使用。处理事情的相当简单的方式可能看起来像这样

def validateInt(x: Any) = x match {
  case x: Int => Some(x)
  case _ => None
}

def validateString(x: Any) = x match { 
  case x: String => Some(x)
  case _ => None
}

val newRddOption: RDD[(Option[String], Option[Int])] = newRdd.map{
  case (id, age) => (validateString(id), validateInt(age))}

由于Options 可以轻松组合，您可以添加额外的检查，如下所示：

def validateAge(age: Int) = {
  if(age >= 0 && age < 150) Some(age)
  else None
}

val newRddValidated: RDD[(Option[String], Option[Int])] = newRddOption.map{
  case (id, age) => (id, age.flatMap(validateAge))}

接下来，我将使用案例类，而不是 Row，这是一个非常粗糙的容器：

case class Record(id: Option[String], age: Option[Int])

val records: RDD[Record] = newRddValidated.map{case (id, age) => Record(id, age)}

此时您只需拨打toDF：

import org.apache.spark.sql.DataFrame

val df: DataFrame = records.toDF
df.printSchema

// root
//  |-- id: string (nullable = true)
//  |-- age: integer (nullable = true)

这是一种很难但可以说是一种更优雅的方式。一个更快的方法是让 SQL 强制转换系统为您完成工作。首先让我们将所有内容都转换为Strings：

val stringRdd: RDD[(String, String)] = sc.parallelize(theSeq).map(
  p => (p._1.toString, p._2.toString))

接下来创建一个DataFrame：

import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.Column
import org.apache.spark.sql.functions.col

val df: DataFrame = stringRdd.toDF("id", "age")

val expectedTypes = Seq(StringType, IntegerType)
val exprs: Seq[Column] = df.columns.zip(expectedTypes).map{
  case (c, t) => col(c).cast(t).alias(c)}

val dfProcessed: DataFrame = df.select(exprs: _*)

结果：

dfProcessed.printSchema

// root
//  |-- id: string (nullable = true)
//  |-- age: integer (nullable = true)


dfProcessed.show

// +---+----+
// | id| age|
// +---+----+
// |X01|  41|
// |X01|  41|
// |X01|  41|
// |X02|null|
// |X02|null|
// +---+----+

【讨论】：

我发布的代码只是为了证明我遇到的问题....非常感谢您的回复....虽然第一个解决方案很优雅，但是当它的 125 列在文件中时几乎不起作用...并且文件本质上是动态的...即使案例类也不起作用....因此 Row 是唯一的解决方案....铸造解决方案在我的情况下是合适的..非常感谢。 SS
这就是为什么要有元编程。可以说，有更好的语言比 Scala 更自然，但这是完全可能的。

【解决方案2】：

在 1.4 或更早的版本中

import org.apache.spark.sql.execution.debug._
theNewDF.typeCheck

不过，它已通过 SPARK-9754 删除。我还没有检查，但我认为typeCheck 事先变成了sqlContext.debug

【讨论】：