未能LongType和StringType合並不兼容的數據類型

[tassiodahora]

各位,早上好!

我寫一個json結果差值表,隻有json結構並不總是相同的,如果現場沒有列表中添加它生成的json類型不兼容

(dfbrzagend.write

.format(“δ”)

.mode(“追加”)

.option (“inferSchema”,“真正的”)

brzpath .option(“路徑”)

.option(“模式”,defaultschema)

.saveAsTable (brzbdtable))

失敗的合並字段“age_responsavelnotafiscalpallet”和“age_responsavelnotafiscalpallet”。未能LongType和StringType合並不兼容的數據類型

[匿名 · Accepted solution]

嗨@Tassio桑托斯

每一列的三角洲表執行模式驗證,和源dataframe列數據類型必須匹配目標表的列數據類型。如果它們不匹配,會拋出一個異常。

供參考,

https://docs.www.eheci.com/delta/delta-batch.html schema-validation-1

你可以把列在寫作之前明確目標表,以避免這個問題

[Kaniz]

嗨@Tassio桑托斯,我們一直沒有收到你最後的回應@Chetan Kardekar,我檢查是否你有一個決議。如果你有任何解決方案,請與社區分享,因為它可以幫助別人。否則,我們將與更多的細節和試圖幫助回應。

[ifun]

下麵的例子顯示了更改列類型:

(spark.read.table (…) .withColumn(“生日”,(“生日”)上校.cast(“日期”)).write .mode .option(“覆蓋”)(“overwriteSchema”、“true”) .saveAsTable (…))

細節見https://docs.www.eheci.com/delta/update-schema.html