Spark 中 bigint 的兼容数据类型是啥?我们如何将 bigint 转换为 spark 兼容的数据类型?
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【中文标题】Spark 中 bigint 的兼容数据类型是啥?我们如何将 bigint 转换为 spark 兼容的数据类型?【英文标题】:What is the compatible datatype for bigint in Spark and how can we cast bigint into a spark compatible datatype?Spark 中 bigint 的兼容数据类型是什么?我们如何将 bigint 转换为 spark 兼容的数据类型? 【发布时间】:2019-02-11 14:18:05 【问题描述】:我正在尝试使用 Spark 将数据从 greenplum 移动到 HDFS。我可以从源表中成功读取数据,并且数据帧(greenplum 表)的 spark 推断架构是:
DataFrame 架构:
je_header_id: long (nullable = true)
je_line_num: long (nullable = true)
last_updated_by: decimal(15,0) (nullable = true)
last_updated_by_name: string (nullable = true)
ledger_id: long (nullable = true)
code_combination_id: long (nullable = true)
balancing_segment: string (nullable = true)
cost_center_segment: string (nullable = true)
period_name: string (nullable = true)
effective_date: timestamp (nullable = true)
status: string (nullable = true)
creation_date: timestamp (nullable = true)
created_by: decimal(15,0) (nullable = true)
entered_dr: decimal(38,20) (nullable = true)
entered_cr: decimal(38,20) (nullable = true)
entered_amount: decimal(38,20) (nullable = true)
accounted_dr: decimal(38,20) (nullable = true)
accounted_cr: decimal(38,20) (nullable = true)
accounted_amount: decimal(38,20) (nullable = true)
xx_last_update_log_id: integer (nullable = true)
source_system_name: string (nullable = true)
period_year: decimal(15,0) (nullable = true)
period_num: decimal(15,0) (nullable = true)
Hive表对应的schema是:
je_header_id:bigint|je_line_num:bigint|last_updated_by:bigint|last_updated_by_name:string|ledger_id:bigint|code_combination_id:bigint|balancing_segment:string|cost_center_segment:string|period_name:string|effective_date:timestamp|status:string|creation_date:timestamp|created_by:bigint|entered_dr:double|entered_cr:double|entered_amount:double|accounted_dr:double|accounted_cr:double|accounted_amount:double|xx_last_update_log_id:int|source_system_name:string|period_year:bigint|period_num:bigint
使用上面提到的 Hive 表架构,我使用逻辑创建了以下 StructType:
def convertDatatype(datatype: String): DataType =
val convert = datatype match
case "string" => StringType
case "bigint" => LongType
case "int" => IntegerType
case "double" => DoubleType
case "date" => TimestampType
case "boolean" => BooleanType
case "timestamp" => TimestampType
convert
准备好的架构:
je_header_id: long (nullable = true)
je_line_num: long (nullable = true)
last_updated_by: long (nullable = true)
last_updated_by_name: string (nullable = true)
ledger_id: long (nullable = true)
code_combination_id: long (nullable = true)
balancing_segment: string (nullable = true)
cost_center_segment: string (nullable = true)
period_name: string (nullable = true)
effective_date: timestamp (nullable = true)
status: string (nullable = true)
creation_date: timestamp (nullable = true)
created_by: long (nullable = true)
entered_dr: double (nullable = true)
entered_cr: double (nullable = true)
entered_amount: double (nullable = true)
accounted_dr: double (nullable = true)
accounted_cr: double (nullable = true)
accounted_amount: double (nullable = true)
xx_last_update_log_id: integer (nullable = true)
source_system_name: string (nullable = true)
period_year: long (nullable = true)
period_num: long (nullable = true)
当我尝试在数据框 Schema 上应用我的 newSchema 时,出现异常:
java.lang.RuntimeException: java.math.BigDecimal is not a valid external type for schema of bigint
我知道它正在尝试将 BigDecimal
转换为 Bigint
并且失败了,但是谁能告诉我如何将 bigint 转换为 spark 兼容的数据类型?
如果没有,我该如何修改我的逻辑以在 case 语句中为这个 bigint/bigdecimal 问题提供正确的数据类型?
【问题讨论】:
【参考方案1】:通过看到您的问题,您似乎正在尝试将 bigint 值转换为大十进制,这是不对的。 Bigdecimal
是一个必须具有固定精度(最大位数)和小数位数(点右侧的位数)的小数。而你的似乎是长期价值。
这里不使用BigDecimal
数据类型,而是尝试使用LongType
来正确转换bigint
值。看看这是否能解决您的目的。
【讨论】:
我在问题中犯了一个错误。我已经在代码中有“bigint”=> LongType。但我正在尝试使用 BigDecimal 并再次粘贴相同的内容。因为 BigDecimal 给出了编译错误并且不能用它运行代码。我现在已经编辑了问题。以上是关于Spark 中 bigint 的兼容数据类型是啥?我们如何将 bigint 转换为 spark 兼容的数据类型?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
将包含 BigInt 的 RDD 转换为 Spark Dataframe