Unable to infer schema for table dwd.wl_devchn_status_data from file format ORC (inference mode: INFER_AND_SAVE). Using metastore schema.

这个错误提示说明Hive无法从ORC文件中推断出表的模式，因此使用元数据存储中的模式。这通常是因为ORC文件中没有包含足够的信息来推断出表的模式，例如ORC文件中没有包含列的名称和类型信息。

解决此问题的方法是使用`CREATE TABLE`语句手动指定表的模式，例如：

CREATE TABLE dwd.wl_devchn_status_data (
  col1 INT,
  col2 STRING,
  col3 TIMESTAMP
)
STORED AS ORC;

在指定表的模式后，将数据加载到该表中即可。如果表已经存在，则可以使用`ALTER TABLE`语句更改表的模式，例如：

ALTER TABLE dwd.wl_devchn_status_data 
CHANGE COLUMN col1 col1_new INT
CHANGE COLUMN col2 col2_new STRING
CHANGE COLUMN col3 col3_new TIMESTAMP;

这将更改表中列的名称和类型。需要注意的是，更改列的类型可能会导致数据丢失或转换错误，因此请谨慎操作。

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。

df = self.spark.createDataFrame([], self.table_schema) try: df = self.spark.read.format("csv").option("header", self.config.header) \ .option("delimiter", self.config.delimiter) \ .option("multiLine", self.config.multiLine) \ .option('infer_schema', self.config.infer_schema) \ .option('escape', '"') \ .load(self.config.source_file_path) except AnalysisException as e: if e.desc.startswith('Path does not exist'): self.logger.warning(f'source file not found. will run with empty dataframe.') else: self.logger.exception(e) self.source_df_count = df.count() self.logger.info(f'success extract {self.source_df_count} records') return df

这段代码是一个ETL作业中的数据提取过程，它做了以下几个步骤：

1. 创建一个空的DataFrame对象，使用SparkSession的createDataFrame方法实现，这个空的DataFrame对象将会在出现异常的情况下返回。
2. 使用Spark的read方法读取源文件，这里的源文件是一个CSV文件，read方法可以读取多种不同格式的数据源。
3. 在读取CSV文件时，使用了多个选项来指定文件的特性，例如文件的分隔符、是否包含标题行、是否需要推断架构等等。
4. 如果读取过程中发生了分析异常（AnalysisException），会根据异常的描述来判断是否是文件不存在的问题，如果是文件不存在，则会记录一个警告信息，否则会将异常记录下来。
5. 统计提取出来的DataFrame中的记录总数，并记录日志。
6. 最后返回提取出来的DataFrame对象。

总体而言，这段代码是一个通用的数据提取过程，可以用于读取各种格式的数据源，并且可以根据需要进行自定义和修改。