Question

当我尝试读取一个应该包含Parquet格式的文件的文件夹时，如果有数据，则一切正常，如果没有数据，第一行就会出错，并且后续代码无法执行

val hdfsData: DataFrame = spark.sqlContext.read.parquet(hdfsPath)
hdfsData.rdd.isEmpty() match ....
....

错误：org.apache.spark.sql.AnalysisException：无法推断Parquet的架构。必须手动指定。

处理这种情况的正确方法是什么。

Answer 1

遇到了同样的问题，我通过一个简单的Try / Success / Failure进行了处理

val acc:DataFrame = session.createDataset(List("foo", "bar")).toDF()

val tryDf:Try[DataFrame] =
      Try(
        session.read.parquet("s3://path-to-bucket/path-to-folder-with-no-parquet-files-under-it/")
      )
    val resultDf:DataFrame = tryDf match {
      case Success(df) => acc.union(df)
      case Failure(f) => {
        println(s"@@ handled ${ f }") // => @@ handled org.apache.spark.sql.AnalysisException: Unable to infer schema for Parquet. It must be specified manually.; 
        acc
      }
    }

    println(s"resultDf.count ${ resultDf.count }") // => 2```

如果该文件夹为空，如何正确地从Spark读取一个包含Parquet文件的文件夹

1 个答案: