pyspark java.lang.NullPointerException

### 解决 PySpark 中 `java.lang.NullPointerException` 的方法

当在 PySpark 应用程序中遇到 `java.lang.NullPointerException` 时，这通常意味着某些操作尝试访问了空的对象或变量。为了有效解决问题，建议采取以下措施：

#### 数据预处理与验证
确保输入数据的质量至关重要。对于 DataFrame 或 RDD，在执行任何转换之前应先过滤掉含有 null 值的数据条目[^2]。

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("NullCheck").getOrCreate()

df = spark.read.csv("path/to/csv", header=True, inferSchema=True)

# 显示所有包含NULL值的记录
df.filter(df.col_name.isNull()).show()

#### 安全的操作方式
采用安全的方式处理潜在为空的数据结构可以减少此类异常的发生概率。例如使用 `.na.fill()` 方法来填充缺失值，或者利用 SQL 函数库中的 COALESCE 来提供默认替代值。

import pyspark.sql.functions as F

# 使用 na.fill() 替换指定列里的 NULLs
filled_df = df.na.fill({"col_with_nulls": 0})

# 利用 coalesce 给定多个参数并返回第一个非空表达式的值
safe_column = F.coalesce(F.col('possible_null'), F.lit('default_value'))
result_df = df.withColumn('new_safe_col', safe_column)

#### 调试技巧
如果仍然无法定位具体原因，则可以通过日志打印中间状态来进行调试分析。通过设置更详细的日志级别可以帮助追踪到具体的失败位置。

log4jLogger = spark._jvm.org.apache.log4j
logger = log4jLogger.LogManager.getLogger(__name__)
logger.setLevel(log4jLogger.Level.DEBUG)

# 打印DataFrame Schema 和前几行作为调试信息
logger.debug(f"DF schema:\n{df.printSchema()}")
logger.debug(f"First few rows of DF:\n{df.show(5)}")