Sparklyr - 十进制精度8超过最大精度7

Question

我尝试使用spark_read_csv将大型数据库复制到Spark中，但我收到以下错误作为输出：

  

错误：org.apache.spark.SparkException：作业由于阶段而中止   失败：阶段16.0中的任务0失败4次，最近失败：   阶段16.0中失去的任务0.3（TID 176,10.1.2.235）：   java.lang.IllegalArgumentException：要求失败：十进制   精度8超过最大精度7

data_tbl <- spark_read_csv(sc, "data", "D:/base_csv", delimiter = "|", overwrite = TRUE)

这是一个大数据集，大约有580万条记录，我的数据集中包含Int，num和chr类型的数据。

Answer 1

我认为您有几个选项，具体取决于您使用的火花版本

Spark＆gt; = 1.6.1

从这里开始：https://docs.databricks.com/spark/latest/sparkr/functions/read.df.html 看来，您可以专门指定您的架构以强制它使用双打

csvSchema <- structType(structField("carat", "double"), structField("color", "string"))
diamondsLoadWithSchema<- read.df("/databricks-datasets/Rdatasets/data-001/csv/ggplot2/diamonds.csv",
                                 source = "csv", header="true", schema = csvSchema)

Spark＆lt; 1.6.1 考虑test.csv

1,a,4.1234567890
2,b,9.0987654321

你可以轻松地提高效率，但我认为你得到了要点

linesplit <- function(x){
  tmp <- strsplit(x,",")
  return ( tmp)
}

lineconvert <- function(x){
  arow <- x[[1]]
  converted <- list(as.integer(arow[1]), as.character(arow[2]),as.double(arow[3]))
  return (converted)
}
rdd <- SparkR:::textFile(sc,'/path/to/test.csv')
lnspl <- SparkR:::map(rdd, linesplit)
ll2 <- SparkR:::map(lnspl,lineconvert)
ddf <- createDataFrame(sqlContext,ll2)
head(ddf)

  _1 _2           _3
1  1  a 4.1234567890
2  2  b 9.0987654321

注意：SparkR :::方法是私有的，有些原因，文档说“使用它时要小心”＆＃39;