关于spark以parquet写入时的小问题

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本文描述了在使用Spark对DataFrame进行GroupBy操作时遇到的错误，并详细记录了解决过程。通过重命名带有括号的列名，成功避免了在将数据写入HDFS时出现的AnalysisException。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

今天使用spark对一个dataframe中的数据以某一个为主键做groupby进行求和，数据类似如下：

scala> userDF.show
+---------+--------+
| userid | count |
+--------+---------+
| 11111111| 102|
| 2222222| 97|
| 3333333| 10|
| 11111111| 24|
+----------+-------+

scala> val dataFrame = userDF.groupBy("userid").sum("count")
dataFrame: org.apache.spark.sql.DataFrame = [uid: string, sum(count): bigint]

scala>dataFrame.repartition(5).write.mode(SaveMode.Overwrite).parquet("hdfs://xxx.xxx.xxx.xxx:8020/userdata/userdata_20181017")

结果出错了，报了下面的错(org.apache.spark.sql.AnalysisException: Attribute name "xxxxx" contains invalid character(s) among ",;{}()\n\t=".)：

想来想去，dataframe的数据没问题，根据报错分析下，提示有特殊字符，那在dataframe的表头仅有“sum(count)”，这里面包含有括号，于是想着对dataframe表头进行重命名，代码如下：

scala> val dataFrame = userDF.groupBy("userid").sum("count").toDF("userid", "count")
dataFrame: org.apache.spark.sql.DataFrame = [uid: string, sum(count): bigint]

scala>dataFrame.repartition(5).write.mode(SaveMode.Overwrite).parquet("hdfs://xxx.xxx.xxx.xxx:8020/userdata/userdata_20181017")

结果数据能正确写到hdfs上了。