AWS Glue PySpark 替换 NULL

Posted 2023-04-15

【中文标题】AWS Glue PySpark 替换 NULL

【英文标题】：AWS Glue PySpark replace NULLs

【发布时间】：2017-12-20 23:25:23

【问题描述】：

我正在运行 AWS Glue 作业，以使用 Glue 自动生成的 PySpark 脚本将 S3 上的管道分隔文件加载到 RDS Postgres 实例中。

最初，它抱怨某些列中有 NULL 值：

pyspark.sql.utils.IllegalArgumentException: u"Can't get JDBC type for null"

在对 SO 进行一些谷歌搜索和阅读之后，我尝试通过将我的 AWS Glue 动态数据帧转换为 Spark 数据帧、执行函数 fillna() 并重新转换回动态数据框。

datasource0 = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database = 
"xyz_catalog", table_name = "xyz_staging_files", transformation_ctx = 
"datasource0")
custom_df = datasource0.toDF()
custom_df2 = custom_df.fillna(-1)
custom_df3 = custom_df2.fromDF()

applymapping1 = ApplyMapping.apply(frame = custom_df3, mappings = [("id", 
"string", "id", "int"),........more code

参考资料：

https://github.com/awslabs/aws-glue-samples/blob/master/FAQ_and_How_to.md#3-there-are-some-transforms-that-i-cannot-figure-out

How to replace all Null values of a dataframe in Pyspark

http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.sql.html#pyspark.sql.DataFrame.fillna

现在，当我运行我的工作时，它会引发以下错误：

Log Contents:
Traceback (most recent call last):
File "script_2017-12-20-22-02-13.py", line 23, in <module>
custom_df3 = custom_df2.fromDF()
AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'fromDF'
End of LogType:stdout

我是 Python 和 Spark 的新手，已经尝试了很多，但无法理解这一点。感谢专家对此的帮助。

我尝试将我的 reconvert 命令更改为：

custom_df3 = glueContext.create_dynamic_frame.fromDF(frame = custom_df2)

但还是报错：

AttributeError: 'DynamicFrameReader' object has no attribute 'fromDF'

更新： 我怀疑这与 NULL 值无关。消息“Can't get JDBC type for null”似乎不是指 NULL 值，而是 JDBC 无法破译的某些数据/类型。

我创建了一个只有 1 条记录的文件，没有 NULL 值，将所有布尔类型更改为 INT（并将值替换为 0 和 1），但仍然得到相同的错误：

pyspark.sql.utils.IllegalArgumentException: u"Can't get JDBC type for null"

更新： 确保已导入 DynamicFrame（从 awsglue.context import DynamicFrame），因为 fromDF / toDF 是 DynamicFrame 的一部分。

参考https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/aws-glue-api-crawler-pyspark-extensions-dynamic-frame.html

【问题讨论】：

会不会是列数据类型的原因？我记得像fillna()和dropna()这样的东西默认情况下只影响具有string数据类型的列。例如，如果列类型是date，它仍然可以在fillna()和之后包含空值dropna()

您是否尝试过使用DropNullFields？它从 DynamicFrame 中删除空字段。输出 DynamicFrame 在架构中不包含 null 类型的字段。这样您就可以只使用针对 Glue 作业进行了微调的动态帧，避免与数据帧相互转换。

【参考方案1】：

您在错误的类上调用 .fromDF。它应该是这样的：

from awsglue.dynamicframe import DynamicFrame
DyamicFrame.fromDF(custom_df2, glueContext, 'label')

【参考方案2】：

对于这个错误，pyspark.sql.utils.IllegalArgumentException: u"Can't get JDBC type for null" 您应该使用删除 Null 列。

我在加载到 Redshift 数据库表时遇到了类似的错误。使用以下命令后，问题得到解决

Loading= DropNullFields.apply(frame = resolvechoice3, transformation_ctx = "Loading")

【参考方案3】：

在 Pandas 中，对于 Pandas DataFrame，pd.fillna() 用于用其他指定值填充 null 值。但是，DropNullFields 会删除类型为NullType 的DynamicFrame 中的所有空字段。这些字段在DynamicFrame 数据集中的每条记录中都有缺失值或null 值。

在您的具体情况下，您需要确保您正在使用写入 class 来获取适当的数据集。

这是您的代码的编辑版本：

datasource0 = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database = 
"xyz_catalog", table_name = "xyz_staging_files", transformation_ctx = 
"datasource0")
custom_df = datasource0.toDF()
custom_df2 = custom_df.fillna(-1)
custom_df3 = DyamicFrame.fromDF(custom_df2, glueContext, 'your_label')

applymapping1 = ApplyMapping.apply(frame = custom_df3, mappings = [("id", 
"string", "id", "int"),........more code

这就是您正在执行的操作：1. 读取DynamicFrame 中的文件，2. 将其转换为DataFrame，3. 删除null 值，4. 转换回DynamicFrame，以及5. @ 987654335@。您收到以下错误，因为您的第 4 步错误，并且您将 DataFrame 提供给 ApplyMapping，这不起作用。 ApplyMapping 专为 DynamicFrames 设计。

我建议阅读DynamicFrame 中的数据并坚持使用相同的数据类型。它看起来像这样（一种方法）：

from awsglue.dynamicframe import DynamicFrame

datasource0 = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database = 
"xyz_catalog", table_name = "xyz_staging_files", transformation_ctx = 
"datasource0")
custom_df = DropNullFields.apply(frame=datasource0)
applymapping1 = ApplyMapping.apply(frame = custom_df, mappings = [("id", 
"string", "id", "int"),........more code