pyspark如何解决TypeError: Can not infer schema for type: <class 'str'>

在 PySpark 中，当你尝试从一个结构化数据源中读取数据时，如果你没有为数据源指定 schema，PySpark 就会尝试自动推断数据的 schema。但是，如果数据中包含无法推断类型的数据，例如字符串类型的数据，PySpark 就会抛出 "TypeError: Can not infer schema for type: <class 'str'>" 错误。

为了解决这个问题，你可以手动为数据源指定 schema，或者使用 PySpark 的 inferSchema() 函数。inferSchema() 函数可以自动推断数据的 schema，并将字符串类型的数据转换为字符串类型。你可以按照以下步骤使用 inferSchema() 函数：

1. 从数据源中读取数据，将数据存储在一个 RDD 中。
2. 使用 map() 函数将 RDD 中的每一行转换为一个 Row 对象。
3. 使用 inferSchema() 函数将 RDD 转换为 DataFrame，并指定 DataFrame 中每一列的名称。

以下是一个示例代码，演示了如何使用 inferSchema() 函数：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType

# 创建一个 SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("InferSchemaExample").getOrCreate()

# 从数据源中读取数据
rdd = spark.sparkContext.textFile("path/to/data")

# 将 RDD 中的每一行转换为一个 Row 对象
row_rdd = rdd.map(lambda line: line.split(",")).map(lambda x: Row(col1=x[0], col2=x[1]))

# 定义 DataFrame 的 schema
schema = StructType([StructField("col1", StringType(), True), StructField("col2", StringType(), True)])

# 使用 inferSchema() 函数将 RDD 转换为 DataFrame，并指定 DataFrame 中每一列的名称
df = spark.createDataFrame(row_rdd, schema=schema)

# 显示 DataFrame 的内容
df.show()

在这个示例中，我们首先从数据源中读取数据，并将数据存储在一个 RDD 中。接下来，我们使用 map() 函数将 RDD 中的每一行转换为一个 Row 对象。然后，我们定义了 DataFrame 的 schema，并使用 inferSchema() 函数将 RDD 转换为 DataFrame，并指定 DataFrame 中每一列的名称。最后，我们显示了 DataFrame 的内容。