我有这个JSON文件{"a":1,"b":2}通过Pythonjson.dump方法获得。现在，我想使用pyspark将此文件读入Spark中的DataFrame。按照文档，我正在这样做sc=SparkContext()sqlc=SQLContext(sc)df=sqlc.read.json('my_file.json')printdf.show()虽然打印语句会吐出这个:+---------------+|_corrupt_record|+---------------+|{||"a":1,||"b":2||}|+---------------+任何人都知道发生了什么以及为什么它没有

*以下内容为本人的学习笔记，如需要转载，请声明原文链接微信公众号「ENG八戒」https://mp.weixin.qq.com/s/IwSVImp5cOB3gZbaf0YiPw写过C/C++的都知道，内存允许程序员自主分配，用完了这些资源也得释放出来，这种在系统运行过程中动态申请的内存，称为动态内存。常言道，借东西好借好还，下次再借也不难，但是有的人有时候还真的忘了还回去。这要是发生在程序运行时，申请的内存没正常释放，没管理好，就避免不了会面对内存报错的问题。内存都允许你自由操纵了，灵活性是真的大，恰恰这也是它的弊端。今天就来聊聊C/C++的报错doublefreeorcorruption怎么

*以下内容为本人的学习笔记，如需要转载，请声明原文链接微信公众号「ENG八戒」https://mp.weixin.qq.com/s/IwSVImp5cOB3gZbaf0YiPw写过C/C++的都知道，内存允许程序员自主分配，用完了这些资源也得释放出来，这种在系统运行过程中动态申请的内存，称为动态内存。常言道，借东西好借好还，下次再借也不难，但是有的人有时候还真的忘了还回去。这要是发生在程序运行时，申请的内存没正常释放，没管理好，就避免不了会面对内存报错的问题。内存都允许你自由操纵了，灵活性是真的大，恰恰这也是它的弊端。今天就来聊聊C/C++的报错doublefreeorcorruption怎么