我试图使用json文件为数据帧编写一些测试用例(而生产将是镶木地板)。我使用基于spark测试的框架,并且当由于模式不匹配而断言数据帧彼此相等时我遇到了麻烦,其中json模式总是具有nullable = true。
我希望能够将带有nullable = false的模式应用于json读取。
我写了一个小测试用例:
import com.holdenkarau.spark.testing.DataFrameSuiteBase
import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StructField, StructType}
import org.scalatest.FunSuite
class TestJSON extends FunSuite with DataFrameSuiteBase {
val expectedSchema = StructType(
List(StructField("a", IntegerType, nullable = false),
StructField("b", IntegerType, nullable = true))
)
test("testJSON") {
val readJson =
spark.read.schema(expectedSchema).json("src/test/resources/test.json")
assert(readJson.schema == expectedSchema)
}
}
并有一个小的test.json文件:
{"a": 1, "b": 2}
{"a": 1}
这会返回
的断言失败StructType(StructField(一,IntegerType,真), StructField(b,IntegerType,true))不相等 StructType(StructField(A,IntegerType,假的), StructField(b,IntegerType,true))ScalaTestFailureLocation: TestJSON $$ anonfun $ 1 at(TestJSON.scala:15)预期 :StructType(StructField(一,IntegerType,假), StructField(b,IntegerType,true))实际
:StructType(StructField(A,IntegerType,真) StructField(B,IntegerType,真))
我是否以正确的方式应用架构? 我使用spark 2.2,scala 2.11.8
答案 0 :(得分:3)
有一种解决方法,不是直接从文件中读取json,而是使用RDD读取它,然后应用模式。以下是代码:
val expectedSchema = StructType(
List(StructField("a", IntegerType, nullable = false),
StructField("b", IntegerType, nullable = true))
)
test("testJSON") {
val jsonRdd =spark.sparkContext.textFile("src/test/resources/test.json")
//val readJson =sparksession.read.schema(expectedSchema).json("src/test/resources/test.json")
val readJson = spark.read.schema(expectedSchema).json(jsonRdd)
readJson.printSchema()
assert(readJson.schema == expectedSchema)
}
测试用例通过,打印模式结果为:
root
|-- a: integer (nullable = false)
|-- b: integer (nullable = true)
对于这个问题,有一个带有apache Spark的JIRA https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-10848,他们说这不是问题,并说:
这应该在Spark 2.0中的最新文件格式重构中解决。如果你仍然遇到问题,请重新打开它。谢谢!
如果您收到错误,可以再次打开JIRA。 我在spark 2.1.0中测试过,仍然看到同样的问题
答案 1 :(得分:0)
上面的workAround确保存在正确的模式,但是将null值设置为默认值。在我的情况下,当json String中不存在Int时,它被设置为0。