在创建列值默认为 NULL 的表时,我在 Spark(1.6) SQL 中遇到以下错误。例如:创建表 test as select column_a, NULL as column_b from test_temp;
同样的事情在 Hive 中起作用并创建数据类型为“void”的列。
我使用空字符串而不是 NULL 来避免异常和新列获取字符串数据类型。
有没有更好的方法使用 spark sql 在 hive 表中插入空值?
2017-12-26 07:27:59 ERROR StandardImsLogger$:177 - org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: java.lang.UnsupportedOperationException: Unknown field type: void
at org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive.createTable(Hive.java:789)
at org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive.createTable(Hive.java:746)
at org.apache.spark.sql.hive.client.ClientWrapper$$anonfun$createTable$1.apply$mcV$sp(ClientWrapper.scala:428)
at org.apache.spark.sql.hive.client.ClientWrapper$$anonfun$createTable$1.apply(ClientWrapper.scala:426)
at org.apache.spark.sql.hive.client.ClientWrapper$$anonfun$createTable$1.apply(ClientWrapper.scala:426)
at org.apache.spark.sql.hive.client.ClientWrapper$$anonfun$withHiveState$1.apply(ClientWrapper.scala:293)
at org.apache.spark.sql.hive.client.ClientWrapper.liftedTree1$1(ClientWrapper.scala:239)
at org.apache.spark.sql.hive.client.ClientWrapper.retryLocked(ClientWrapper.scala:238)
at org.apache.spark.sql.hive.client.ClientWrapper.withHiveState(ClientWrapper.scala:281)
at org.apache.spark.sql.hive.client.ClientWrapper.createTable(ClientWrapper.scala:426)
at org.apache.spark.sql.hive.execution.CreateTableAsSelect.metastoreRelation$lzycompute$1(CreateTableAsSelect.scala:72)
at org.apache.spark.sql.hive.execution.CreateTableAsSelect.metastoreRelation$1(CreateTableAsSelect.scala:47)
at org.apache.spark.sql.hive.execution.CreateTableAsSelect.run(CreateTableAsSelect.scala:89)
at org.apache.spark.sql.execution.ExecutedCommand.sideEffectResult$lzycompute(commands.scala:58)
at org.apache.spark.sql.execution.ExecutedCommand.sideEffectResult(commands.scala:56)
at org.apache.spark.sql.execution.ExecutedCommand.doExecute(commands.scala:70)
at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan$$anonfun$execute$5.apply(SparkPlan.scala:132)
at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan$$anonfun$execute$5.apply(SparkPlan.scala:130)
at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:150)
at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan.execute(SparkPlan.scala:130)
at org.apache.spark.sql.execution.QueryExecution.toRdd$lzycompute(QueryExecution.scala:56)
at org.apache.spark.sql.execution.QueryExecution.toRdd(QueryExecution.scala:56)
at org.apache.spark.sql.DataFrame.withCallback(DataFrame.scala:153)
at org.apache.spark.sql.DataFrame.<init>(DataFrame.scala:145)
at org.apache.spark.sql.DataFrame.<init>(DataFrame.scala:130)
at org.apache.spark.sql.DataFrame$.apply(DataFrame.scala:52)
at org.apache.spark.sql.SQLContext.sql(SQLContext.scala:829)
最佳答案
我找不到关于数据类型 void 的太多信息,但它看起来有点等同于我们在 Scala 中的 Any 数据类型。
表格at the end of this page说明 void 可以转换为任何其他数据类型。
这里有一些与您面临的问题有点相似的 JIRA 问题
因此,如评论中所述,您可以将其转换为任何隐式数据类型,而不是 NULL。
select cast(NULL as string) as column_b
关于hadoop - Spark SQL 抛出错误 "java.lang.UnsupportedOperationException: Unknown field type: void",我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/47987517/
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