当数据顺序不正确时，如何处理pyspark中的异常？

Question

我正在从一些无序数据中创建一个小的RDD。每行中没有相同的列数。因此，我将其作为具有最大行索引的元组类型。

在访问tuple [4]，tuple [9]时遇到问题，因为某些行没有9个索引，在这种情况下，我想抛出一个异常并保持不变吗？我们如何在pyspark中实现这一目标？

data=sc.textFile("D:\\USA.csv")

try:
  order=data.map(lambda l:l.split(",")).map(lambda l: (l[0],l[1],l[2],l[3],l[4],l[5],l[6],l[7],l[8]))

  order.map(lambda l:(l[0],l[1])).foreach(print)

 except Exception as e:
   print(e)

错误：

  

返回f（* args，** kwargs）
  
中的文件“ E：\ pyspark_eclipse \ PySpark \ org \ pyspark \ PySparkRDD.py”，第11行     order = data.map（lambda l：l.split（“，”））。map（lambda l：（l [0]，l [1]，l [2]，l [3]，l [4]， l [5]，l [6]，l [7]，l [8]））   IndexError：列表索引超出范围