arn@1.22.19 preinstall F:\Projects\phamsnewfront\node_modules\yarn > :; (node ./preinstall.js > /dev/null 2>&1 || true)

这是一个在执行 yarn 的 preinstall 脚本时的命令行输出。preinstall 是 yarn 的一种钩子脚本，用于在安装依赖包之前执行一些特定的操作。在这个命令中，它尝试执行一个名为 preinstall.js 的脚本，并将输出重定向到 /dev/null，以防止显示在终端上。如果执行失败，使用 || true 语句来避免整个命令的失败。

相关问题

ARN DataSource: All paths were ignored: org.apache.spark.sql.AnalysisException: [UNABLE_TO_INFER_SCHEMA] Unable to infer schema for CSV. It must be specified manually.

这个错误通常是由于 Spark 无法自动推断 CSV 文件的架构而导致的。解决这个问题的方法是手动指定 CSV 文件的模式。你可以使用以下代码来读取 CSV 文件并手动指定模式：

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

customSchema = StructType([
    StructField("column1", StringType(), True),
    StructField("column2", IntegerType(), True),
    StructField("column3", IntegerType(), True),
    StructField("column4", StringType(), True)])

df = spark.read.format("csv") \
    .option("header", "true") \
    .schema(customSchema) \
    .load("path/to/csv/file")

在这个示例中，我们手动指定了 CSV 文件的模式，其中列名为 column1、column2、column3 和 column4，它们的数据类型分别为字符串、整数和整数。你可以根据 CSV 文件的实际情况修改这个模式。

if '*' in source_path: source_path = '/'.join(source_path.split('/')[0:-1]) if not source_path.endswith('/'): source_path = source_path + '/' if not error_path.endswith('/'): error_path = error_path + '/' source_file_list = S3_Utils.list_files_by_bucket(source_bucket, source_path, file_type=None) source_file_list = [S3_Utils.decomp_s3_url(file_arn, segment="KEY") for file_arn in source_file_list] self.s3_move_file(source_bucket, source_file_list, error_bucket, error_path, self.config.kms_key_id)

这段代码也是 Python 代码，它的作用是将源路径中的所有文件移动到错误路径中，并且通过 S3_Utils 工具类中的 list_files_by_bucket 方法获取到源路径中所有的文件列表。如果源路径中存在通配符 `*`，则代码会将通配符前面的部分作为实际的路径，并将通配符去除。如果源路径或错误路径没有以 `/` 结尾，则代码会在路径末尾添加 `/`。最后，代码调用 s3_move_file 方法将源路径中的文件移动到错误路径中，并且使用 config 中指定的 KMS Key ID 进行加密。具体的实现细节需要查看 s3_move_file 和 list_files_by_bucket 方法的源代码。