inferSchema=True什么意思
时间: 2024-04-07 16:28:20 浏览: 18
inferSchema=True是指在读取数据时,Spark自动推断数据集的结构(包括数据类型)并将其应用于DataFrame。如果设置为False,则需要手动指定数据集的结构。默认情况下,Spark会尝试自动推断数据集的结构,这样可以简化代码并提高开发效率。但是,如果数据集很大或者数据类型复杂,Spark自动推断可能会导致性能下降或推断错误,因此在这种情况下应该手动指定数据集的结构。
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解释一下这个代码spark = SparkSession.builder.master('local[2]').appName('WeatherPrediction_master01').getOrCreate() df_train = spark.read.csv("hdfs://master:9000/src_data/DClimateTrain.csv",inferSchema=False,header=True,encoding='gbk') df_test = spark.read.csv("hdfs://master:9000/src_data/DClimateTest.csv",inferSchema=False,header=True,encoding='gbk')
这段代码是用 SparkSession 构建了一个名为 "WeatherPrediction_master01" 的本地运行模式,并读入了两个文件 "DClimateTrain.csv" 和 "DClimateTest.csv",分别存储在名为 df_train 和 df_test 的 DataFrame 中。inferSchema 和 header 参数分别表示是否自动推断数据类型和是否有表头,encoding 参数表示文件编码格式为 gbk。
from pyspark.ml.feature import StringIndexer, VectorAssembler from pyspark.ml.regression import LinearRegression from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("DataPrediction").getOrCreate() # 加载数据 data = spark.read.csv("graduate.csv", header=True, inferSchema=True) # 对分类变量进行索引 gender_indexer = StringIndexer(inputCol="sex", outputCol="gender_index") major_indexer = StringIndexer(inputCol="major", outputCol="major_index") hobby_indexer = StringIndexer(inputCol="hobby", outputCol="hobby_index") # 将所有特征列合并成一个向量 assembler = VectorAssembler(inputCols=["gender_index", "major_index", "hobby_index", "salary"], outputCol="features") # 划分数据集为训练集和测试集 train_data, test_data = data.randomSplit([0.7, 0.3], seed=123) # 创建线性回归模型 lr = LinearRegression(featuresCol="features", labelCol="grade") # 训练模型 model = lr.fit(train_data) # 在测试集上进行预测 predictions = model.transform(test_data) # 评估模型 evaluator = RegressionEvaluator(labelCol="grade", predictionCol="prediction", metricName="rmse") rmse = evaluator.evaluate(predictions) print("Root Mean Squared Error (RMSE) on test data = %g" % rmse) 该段代码为什么会出现pyspark.sql.utils.IllegalArgumentException: 'Field "features" does not exist.\nAvailable fields: id, grade, sex, major, salary, hobby'错误
这个错误可能是由于 `VectorAssembler` 没有成功创建 `features` 列导致的。你可以检查以下几个可能的原因:
1. `VectorAssembler` 中输入列的名称是否与数据集中的列名匹配。请确保输入列的名称和数据集中的列名完全匹配,包括大小写和空格。
2. 在创建 `VectorAssembler` 后,是否有对数据集进行缺失值处理。如果数据集中有缺失值,则会导致无法创建 `features` 列。
3. `train_data` 和 `test_data` 中是否存在 `features` 列。请确保在划分数据集时,使用了正确的数据集和列名。
你可以逐一排除以上原因,以确定是哪个问题导致了该错误。