如何在配置单元表中插入具有地图列的数据框

Posted 2023-04-15

【中文标题】如何在配置单元表中插入具有地图列的数据框

【英文标题】：how to insert dataframe having map column in hive table

【发布时间】：2020-02-27 17:44:07

【问题描述】：

我有一个包含多列的数据框，其中一列是 map(string,string) 类型。我可以打印这个数据框，其列作为地图，将数据作为地图（“PUN”->“Pune”）。我想将此数据帧写入 hive 表（存储为 avro），该表具有与 map 类型相同的列。

Df.withcolumn("cname", lit("Pune"))
withcolumn("city_code_name", map(lit("PUN"), col("cname"))
Df.show(false)

//table - created external hive table..stored as avro..with avro schema

删除此地图类型列后，我可以将数据框保存到 hive avro 表。

保存到hive表的方式：

spark.save - 保存 avro 文件 spark.sql - 使用 avro 文件位置在 hive 表上创建分区

【参考方案1】：

see this test case as an example from spark tests

  test("Insert MapType.valueContainsNull == false") 
    val schema = StructType(Seq(
      StructField("m", MapType(StringType, StringType, valueContainsNull = false))))
    val rowRDD = spark.sparkContext.parallelize(
      (1 to 100).map(i => Row(Map(s"key$i" -> s"value$i"))))
    val df = spark.createDataFrame(rowRDD, schema)
    df.createOrReplaceTempView("tableWithMapValue")
    sql("CREATE TABLE hiveTableWithMapValue(m Map <STRING, STRING>)")
    sql("INSERT OVERWRITE TABLE hiveTableWithMapValue SELECT m FROM tableWithMapValue")

    checkAnswer(
      sql("SELECT * FROM hiveTableWithMapValue"),
      rowRDD.collect().toSeq)

    sql("DROP TABLE hiveTableWithMapValue")
  

如果你想要保存选项，那么你可以尝试使用 saveAsTable 显示here

Seq(9 -> "x").toDF("i", "j")
        .write.format("hive").mode(SaveMode.Overwrite).option("fileFormat", "avro").saveAsTable("t")

yourdataframewithmapcolumn.write.partitionBy 是创建分区的方式。

【讨论】：

我想避免创建临时表并保持与上述方法相同的保存方式，只想使用新的地图类型列更新数据框并将其直接保存到存储为 avro 的配置单元表中。

` spark.createDataFrame(df.rdd, st) .write.format("com.databricks.spark.avro").mode(SaveMode.Overwrite).save(path)` - 使用这个将 avro 文件保存在给定路径 sparkSession.sql(s"alter table tablename ADD partition(p1='210') location 'path'") - 用于创建分区 注意 - 这在没有映射类型列的情况下工作完美，并且在此代码运行之前单独创建 hive 表

ERROR- Caused by: java.lang.NullPointerException: in topLevelRecord in union in map in <fieldname>

【参考方案2】：

您可以通过saveAsTable 实现这一目标 示例：

    Df\
        .write\
        .saveAsTable(name='tableName',
                     format='com.databricks.spark.avro',
                     mode='append',
                     path='avroFileLocation')

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