ZhanYunQI的博客

def createCombiner(x):return [x]def mergeValue(x,y):x.append(y)return xdef mergeCombiners(x,y):return len(list(set(x+y)))a.combineByKey(createCombiner,mergeValue,mergeCombiners)程序原

由于使用HIVE查询出来的报表数据会因为源数据的异常导致不可用，这个时候需要根据数据情况修改代码，下面是利用spark针对几个检查项，将检查结果插入到表中# -*- coding: utf-8 -*-from pyspark import SparkContextfrom pyspark import HiveContextfrom pyspark.sql import

python_spark开发的时候，报错TypeError:'NoneType' object is unsubscriptable   打印RDD首条数据没有问题，但是整体插入到HIVE表的时候就报错了，分析发现当结构organization不存在的时候，item[1][1][0],item[1][1][1],item[1][1][2]) 均将无法访问，在范文钱对RDD做一个过滤即可解决问题

在Hive中可以使用复合数据类型，有三种常用的类型：Array 数组，Map 字典，Struct结构。在sparkSql中RDD可以转换成非常灵活的DataFrame，但是如果需要将数据结构完整的存储为Hive表，那么在RDD到DataFrame转换中需要遵守一些规则。在Hive中创建复合数据类型的语法：create table plan(clientid string

最近做spark sql开发碰到了许多问题，下面对报错信息做下记录1，  StructType can not accept object in type 将RDD创建成DataFrame的时候，报上述错误，修正方式如下：将RDD中的行转换成Row类型就可以了2，1，  RDD转换成DataFrame的时候，报错：TypeError  Integer typ

1，从列表中创建dataframe   列表的每一个元素转换成Row对象，利用parallelize()函数将列表转换成RDD，toDF()函数将RDD转换成dataframe   from pyspark.sql import Row   l=[Row(name='jack',age=10),Row(name='lucy',age=12)]   df=sc.parallelize