pyspark createdataframe: строка, интерпретируемая как метка времени, схема смешает столбцы

Question

У меня действительно странная ошибка с искровыми кадрами данных, которые заставляют строку оцениваться как метку времени.

Вот мой код установки:

from datetime import datetime 
from pyspark.sql import Row 
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, TimestampType 

new_schema = StructType([StructField("item_id", StringType(), True), 
         StructField("date", TimestampType(), True), 
         StructField("description", StringType(), True) 
         ]) 

df = sqlContext.createDataFrame([Row(description='description', date=datetime.utcnow(), item_id='id_string')], new_schema) 

это дает мне следующую ошибку:

AttributeError Traceback (most recent call last) in() ----> 1 df = sqlContext.createDataFrame([Row(description='hey', date=datetime.utcnow(), item_id='id_string')], new_schema)

/home/florian/spark/python/pyspark/sql/context.pyc in createDataFrame(self, data, schema, samplingRatio, verifySchema) 307 Py4JJavaError: ... 308 """ --> 309 return self.sparkSession.createDataFrame(data, schema, samplingRatio, verifySchema) 310 311 @since(1.3)

/home/florian/spark/python/pyspark/sql/session.pyc in createDataFrame(self, data, schema, samplingRatio, verifySchema) 522 rdd, schema = self._createFromRDD(data.map(prepare), schema, samplingRatio) 523 else: --> 524 rdd, schema = self._createFromLocal(map(prepare, data), schema) 525 jrdd = self._jvm.SerDeUtil.toJavaArray(rdd._to_java_object_rdd()) 526 jdf = self._jsparkSession.applySchemaToPythonRDD(jrdd.rdd(), schema.json())

/home/florian/spark/python/pyspark/sql/session.pyc in _createFromLocal(self, data, schema) 397 398 # convert python objects to sql data --> 399 data = [schema.toInternal(row) for row in data] 400 return self._sc.parallelize(data), schema 401

/home/florian/spark/python/pyspark/sql/types.pyc in toInternal(self, obj) 574 return tuple(f.toInternal(obj.get(n)) for n, f in zip(self.names, self.fields)) 575 elif isinstance(obj, (tuple, list)): --> 576 return tuple(f.toInternal(v) for f, v in zip(self.fields, obj)) 577 elif hasattr(obj, "dict"): 578 d = obj.dict

/home/florian/spark/python/pyspark/sql/types.pyc in ((f, v)) 574 return tuple(f.toInternal(obj.get(n)) for n, f in zip(self.names, self.fields)) 575 elif isinstance(obj, (tuple, list)): --> 576 return tuple(f.toInternal(v) for f, v in zip(self.fields, obj)) 577 elif hasattr(obj, "dict"): 578 d = obj.dict

/home/florian/spark/python/pyspark/sql/types.pyc in toInternal(self, obj) 434 435 def toInternal(self, obj): --> 436 return self.dataType.toInternal(obj) 437 438 def fromInternal(self, obj):

/home/florian/spark/python/pyspark/sql/types.pyc in toInternal(self, dt) 188 def toInternal(self, dt): 189 if dt is not None: --> 190 seconds = (calendar.timegm(dt.utctimetuple()) if dt.tzinfo 191 else time.mktime(dt.timetuple())) 192 return int(seconds * 1e6 + dt.microsecond)

AttributeError: 'str' object has no attribute 'tzinfo'

это выглядит, как если бы строка была передана TimestampType.toInternal()

в действительно, странно, что этот фрейм данных создает ту же ошибку:

df = sqlContext.createDataFrame([Row(description='hey', date=None, item_id='id_string')], new_schema) 

в то время как это работает:

df = sqlContext.createDataFrame([Row(description=None, date=datetime.now(), item_id='id_string')], new_schema) 

и это один работает, а также:

df = sqlContext.createDataFrame([Row(description=None, date=datetime.now(), item_id=None)], new_schema) 

Для меня это теперь означает, что pyspark каким-то образом помещает значение из «item_id» в колонке " date "и, следовательно, создает эту ошибку. Я сделал что-то не так? Это ошибка в кадрах данных?

информация: Я использую pyspark 2.0.1

Edit:

df = sqlContext.createDataFrame([Row(description=None, date=datetime.now(), item_id=None)], new_schema) 
df.first() 

Row(item_id=u'java.util.GregorianCalendar[time=?,areFieldsSet=false,areAllFieldsSet=false,lenient=true,zone=sun.util.calendar.ZoneInfo[id="Etc/UTC",offset=0,dstSavings=0,useDaylight=false,transitions=0,lastRule=null],firstDayOfWeek=1,minimalDaysInFirstWeek=1,ERA=?,YEAR=2017,MONTH=1,WEEK_OF_YEAR=?,WEEK_OF_MONTH=?,DAY_OF_MONTH=3,DAY_OF_YEAR=?,DAY_OF_WEEK=?,DAY_OF_WEEK_IN_MONTH=?,AM_PM=1,HOUR=3,HOUR_OF_DAY=15,MINUTE=19,SECOND=30,MILLISECOND=85,ZONE_OFFSET=?,DST_OFFSET=?]', date=None, description=None)

Answer 1

При создании объекта строки, поля сортируются в алфавитном порядке (http://spark.apache.org/docs/2.0.1/api/python/pyspark.sql.html#pyspark.sql.Row), поэтому, когда вы создавая объект Row(description, date, item_id), он будет заказан как (date, description, item_id).

Как ваша схема упорядочен StringType, TimestampType, StringType, при создании DataFrame этой строки и схемы, Спарк будет отображать то, что находится в date к StringType, что в description к TimestampType и item_id к StringType.

Передача Timestamp (в формате datetime) к StringType не вызывает ошибку, но передавая строку в TimestampType делает, так как он запрашивает атрибут tzinfo, который, как указано ошибка, объект Строка не есть это.

Кроме того, причина, по которой фактические данные, которые сработали для вас, - это то, что None передается в вашу схему, что является приемлемым значением.

Answer 2

Основываясь на этом ответе выше от @ rafael-zanetti. Для сортировки столбцов вы можете сделать следующее:

new_schema = [StructField("item_id", StringType(), True), 
        StructField("date", TimestampType(), True), 
        StructField("description", StringType(), True)] 
new_schema = StructType(sorted(new_schema, key=lambda f: f.name))