Если вы работаете с Apache Spark и Spark SQL, в какой-то момент вы можете столкнуться с исключением org.apache.spark.sql.avro.InсовместимогоSchemaException. Это исключение возникает, когда при чтении данных Avro с помощью Spark SQL встречается неожиданный тип, например org.apache.spark.ml.linalg.VectorUDT. В этой статье блога мы рассмотрим несколько методов обработки этого исключения и попутно предоставим примеры кода.

Метод 1: приведение столбца к совместимому типу
Один из способов обработки исключения InсовместимогоSchemaException — явное приведение проблемного столбца к совместимому типу. Например, если вы столкнулись с типом org.apache.spark.ml.linalg.VectorUDT, вы можете привести его к StringType или другому совместимому типу перед чтением данных Avro. Вот пример:

import org.apache.spark.sql.functions._
val df = spark.read.format("avro").load("path/to/data.avro")
val castedDf = df.withColumn("vectorColumn", col("vectorColumn").cast(StringType))

Метод 2: определение пользовательской схемы
Другой подход — определить пользовательскую схему для данных Avro и указать правильный тип проблемного столбца. Этот метод требует понимания схемы Avro и ожидаемых типов. Вот пример:

import org.apache.avro.Schema
import org.apache.spark.sql.avro.SchemaConverters
val avroSchema = new Schema.Parser().parse(new File("path/to/schema.avsc"))
val sparkSchema = SchemaConverters.toSqlType(avroSchema).dataType
val df = spark.read.option("avroSchema", sparkSchema.toString).format("avro").load("path/to/data.avro")

Метод 3: преобразование проблемного столбца
Если несовместимый тип не имеет решающего значения для вашего анализа, вы можете преобразовать проблемный столбец в совместимый тип. Например, если столбец содержит векторы, вы можете преобразовать их в массивы или строки. Вот пример:

import org.apache.spark.ml.linalg.Vector
import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors
import org.apache.spark.sql.functions._
val df = spark.read.format("avro").load("path/to/data.avro")
val convertVector = udf((vector: Vector) => vector.toArray)
val convertedDf = df.withColumn("vectorColumn", convertVector(col("vectorColumn")))

Исключение org.apache.spark.sql.avro.InсовместимыйSchemaException может возникнуть при работе с данными Spark SQL и Avro. В этой статье мы рассмотрели несколько методов обработки этого исключения, включая приведение столбца к совместимому типу, определение пользовательской схемы и преобразование проблемного столбца. Используя эти методы, вы можете преодолеть проблемы совместимости и беспрепятственно продолжить выполнение задач по обработке данных в Spark.