ValueError: Some of types cannot be determined by the first 100 rows, please try again with sampling

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#Spark #SparkSQL

本文介绍了解决PySpark中出现ValueError异常的方法，包括提高采样率和显式指定模式等两种途径，帮助开发者有效处理数据帧创建过程中的类型确定问题。
ValueError: Some of types cannot be determined by the first 100 rows, please try again with sampling


Resolutions:
1.Improve sample ratio, e.g.

sqlContext.createDataFrame(rdd, samplingRatio=0.2)

2.Tell spark the explicit schema, e.g.

from pyspark.sql.types import *
schema = StructType([
StructField("column_1", StringType(), True),
StructField("column_2", IntegerType(), True)
])
df = sqlContext.createDataFrame(rdd, schema=schema)
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这个错误是因为 Spark 无法确定数据集中某些列的类型。默认情况下，Spark 尝试从前100行中推断列的数据类型。如果数据集中的某些列有不同的数据类型或者数据集太大，Spark 可能无法推断列的数据类型。这时候可以通过使用 Spark 的 schema 推断功能手动指定列的数据类型，或者使用更大的样本来推断数据类型。具体方法可以参考 Spark 官方文档。
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