如何在ApacheSpark中从外部文本文件中读取structType模式？

Question

我试图从外部文本文件中读取dataframe模式，并使用它创建一个dataframe。然而，我无法理解如何将string转换为StructType。

我正在使用Spark 2.1和Java。这是代码片段。

BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(new File("C:\\Users\\kt799f\\Desktop\\struct.txt")));
String struct2 = br.readLine();
session.sqlContext().read().schema(struct2).json("C:\\Users\\kt799f\\Desktop\\testJson.txt").show();

如何将上述代码中的struct2转换为StructType？

结构文件包含这个

StructType(StructField(name,StringType,true), StructField(age,IntegerType,true))

org.apache.spark.sql.catalyst.parser.ParseException: 
mismatched input '{' expecting {'SELECT', 'FROM', 'ADD', 'AS', 'ALL', 'DISTINCT', 'WHERE', 'GROUP', 'BY', 'GROUPING', 'SETS', 'CUBE', 'ROLLUP', 'ORDER', 'HAVING', 'LIMIT', 'AT', 'OR', 'AND', 'IN', NOT, 'NO', 'EXISTS', 'BETWEEN', 'LIKE', RLIKE, 'IS', 'NULL', 'TRUE', 'FALSE', 'NULLS', 'ASC', 'DESC', 'FOR', 'INTERVAL', 'CASE', 'WHEN', 'THEN', 'ELSE', 'END', 'JOIN', 'CROSS', 'OUTER', 'INNER', 'LEFT', 'SEMI', 'RIGHT', 'FULL', 'NATURAL', 'ON', 'LATERAL', 'WINDOW', 'OVER', 'PARTITION', 'RANGE', 'ROWS', 'UNBOUNDED', 'PRECEDING', 'FOLLOWING', 'CURRENT', 'FIRST', 'AFTER', 'LAST', 'ROW', 'WITH', 'VALUES', 'CREATE', 'TABLE', 'DIRECTORY', 'VIEW', 'REPLACE', 'INSERT', 'DELETE', 'INTO', 'DESCRIBE', 'EXPLAIN', 'FORMAT', 'LOGICAL', 'CODEGEN', 'COST', 'CAST', 'SHOW', 'TABLES', 'COLUMNS', 'COLUMN', 'USE', 'PARTITIONS', 'FUNCTIONS', 'DROP', 'UNION', 'EXCEPT', 'MINUS', 'INTERSECT', 'TO', 'TABLESAMPLE', 'STRATIFY', 'ALTER', 'RENAME', 'ARRAY', 'MAP', 'STRUCT', 'COMMENT', 'SET', 'RESET', 'DATA', 'START', 'TRANSACTION', 'COMMIT', 'ROLLBACK', 'MACRO', 'IGNORE', 'BOTH', 'LEADING', 'TRAILING', 'IF', 'POSITION', 'DIV', 'PERCENT', 'BUCKET', 'OUT', 'OF', 'SORT', 'CLUSTER', 'DISTRIBUTE', 'OVERWRITE', 'TRANSFORM', 'REDUCE', 'SERDE', 'SERDEPROPERTIES', 'RECORDREADER', 'RECORDWRITER', 'DELIMITED', 'FIELDS', 'TERMINATED', 'COLLECTION', 'ITEMS', 'KEYS', 'ESCAPED', 'LINES', 'SEPARATED', 'FUNCTION', 'EXTENDED', 'REFRESH', 'CLEAR', 'CACHE', 'UNCACHE', 'LAZY', 'FORMATTED', 'GLOBAL', TEMPORARY, 'OPTIONS', 'UNSET', 'TBLPROPERTIES', 'DBPROPERTIES', 'BUCKETS', 'SKEWED', 'STORED', 'DIRECTORIES', 'LOCATION', 'EXCHANGE', 'ARCHIVE', 'UNARCHIVE', 'FILEFORMAT', 'TOUCH', 'COMPACT', 'CONCATENATE', 'CHANGE', 'CASCADE', 'RESTRICT', 'CLUSTERED', 'SORTED', 'PURGE', 'INPUTFORMAT', 'OUTPUTFORMAT', DATABASE, DATABASES, 'DFS', 'TRUNCATE', 'ANALYZE', 'COMPUTE', 'LIST', 'STATISTICS', 'PARTITIONED', 'EXTERNAL', 'DEFINED', 'REVOKE', 'GRANT', 'LOCK', 'UNLOCK', 'MSCK', 'REPAIR', 'RECOVER', 'EXPORT', 'IMPORT', 'LOAD', 'ROLE', 'ROLES', 'COMPACTIONS', 'PRINCIPALS', 'TRANSACTIONS', 'INDEX', 'INDEXES', 'LOCKS', 'OPTION', 'ANTI', 'LOCAL', 'INPATH', IDENTIFIER, BACKQUOTED_IDENTIFIER}(line 1, pos 0)

== SQL ==
{"type":"struct","fields":[{"name":"name","type":"string","nullable":true,"metadata":{}},{"name":"age","type":"long","nullable":true,"metadata":{}}]}
^^^

    at org.apache.spark.sql.catalyst.parser.ParseException.withCommand(ParseDriver.scala:239)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.parser.AbstractSqlParser.parse(ParseDriver.scala:115)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.parser.AbstractSqlParser.parseTableSchema(ParseDriver.scala:64)
    at org.apache.spark.sql.types.StructType$.fromDDL(StructType.scala:425)
    at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.schema(DataFrameReader.scala:84)
    at com.att.sparktest.PartitionReadLocal.main(PartitionReadLocal.java:37)

mismatched input '{' expecting {'SELECT', 'FROM', 'ADD', 'AS', 'ALL', 'DISTINCT', 'WHERE', 'GROUP', 'BY', 'GROUPING', 'SETS', 'CUBE', 'ROLLUP', 'ORDER', 'HAVING', 'LIMIT', 'AT', 'OR', 'AND', 'IN', NOT, 'NO', 'EXISTS', 'BETWEEN', 'LIKE', RLIKE, 'IS', 'NULL', 'TRUE', 'FALSE', 'NULLS', 'ASC', 'DESC', 'FOR', 'INTERVAL', 'CASE', 'WHEN', 'THEN', 'ELSE', 'END', 'JOIN', 'CROSS', 'OUTER', 'INNER', 'LEFT', 'SEMI', 'RIGHT', 'FULL', 'NATURAL', 'ON', 'LATERAL', 'WINDOW', 'OVER', 'PARTITION', 'RANGE', 'ROWS', 'UNBOUNDED', 'PRECEDING', 'FOLLOWING', 'CURRENT', 'FIRST', 'AFTER', 'LAST', 'ROW', 'WITH', 'VALUES', 'CREATE', 'TABLE', 'DIRECTORY', 'VIEW', 'REPLACE', 'INSERT', 'DELETE', 'INTO', 'DESCRIBE', 'EXPLAIN', 'FORMAT', 'LOGICAL', 'CODEGEN', 'COST', 'CAST', 'SHOW', 'TABLES', 'COLUMNS', 'COLUMN', 'USE', 'PARTITIONS', 'FUNCTIONS', 'DROP', 'UNION', 'EXCEPT', 'MINUS', 'INTERSECT', 'TO', 'TABLESAMPLE', 'STRATIFY', 'ALTER', 'RENAME', 'ARRAY', 'MAP', 'STRUCT', 'COMMENT', 'SET', 'RESET', 'DATA', 'START', 'TRANSACTION', 'COMMIT', 'ROLLBACK', 'MACRO', 'IGNORE', 'BOTH', 'LEADING', 'TRAILING', 'IF', 'POSITION', 'DIV', 'PERCENT', 'BUCKET', 'OUT', 'OF', 'SORT', 'CLUSTER', 'DISTRIBUTE', 'OVERWRITE', 'TRANSFORM', 'REDUCE', 'SERDE', 'SERDEPROPERTIES', 'RECORDREADER', 'RECORDWRITER', 'DELIMITED', 'FIELDS', 'TERMINATED', 'COLLECTION', 'ITEMS', 'KEYS', 'ESCAPED', 'LINES', 'SEPARATED', 'FUNCTION', 'EXTENDED', 'REFRESH', 'CLEAR', 'CACHE', 'UNCACHE', 'LAZY', 'FORMATTED', 'GLOBAL', TEMPORARY, 'OPTIONS', 'UNSET', 'TBLPROPERTIES', 'DBPROPERTIES', 'BUCKETS', 'SKEWED', 'STORED', 'DIRECTORIES', 'LOCATION', 'EXCHANGE', 'ARCHIVE', 'UNARCHIVE', 'FILEFORMAT', 'TOUCH', 'COMPACT', 'CONCATENATE', 'CHANGE', 'CASCADE', 'RESTRICT', 'CLUSTERED', 'SORTED', 'PURGE', 'INPUTFORMAT', 'OUTPUTFORMAT', DATABASE, DATABASES, 'DFS', 'TRUNCATE', 'ANALYZE', 'COMPUTE', 'LIST', 'STATISTICS', 'PARTITIONED', 'EXTERNAL', 'DEFINED', 'REVOKE', 'GRANT', 'LOCK', 'UNLOCK', 'MSCK', 'REPAIR', 'RECOVER', 'EXPORT', 'IMPORT', 'LOAD', 'ROLE', 'ROLES', 'COMPACTIONS', 'PRINCIPALS', 'TRANSACTIONS', 'INDEX', 'INDEXES', 'LOCKS', 'OPTION', 'ANTI', 'LOCAL', 'INPATH', IDENTIFIER, BACKQUOTED_IDENTIFIER}(line 1, pos 0)

== SQL ==
{"type":"struct","fields":[{"name":"name","type":"string","nullable":true,"metadata":{}},{"name":"age","type":"long","nullable":true,"metadata":{}}]}
^^^

Answer 1

首先，您是如何创建模式文件的？看起来您只是. toString（）模式。我建议使用json库将结构类型序列化为保存到文件中的字符串。然后使用文件读取文件并使用相同的json库反序列化以获取类。