Sparklyr - 小数点精度8私はspark_read_csvを使用してスパークに大きなデータベースをコピーしようとしているが、私は出力として、次のエラーを取得しています、最大精度7

Question

を超えて：

Error: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 16.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 0.3 in stage 16.0 (TID 176, 10.1.2.235): java.lang.IllegalArgumentException: requirement failed: Decimal precision 8 exceeds max precision 7

data_tbl <- spark_read_csv(sc, "data", "D:/base_csv", delimiter = "|", overwrite = TRUE) 

それは大きいです私のデータセットでは、タイプInt,numおよびchrのデータを持っています。

Answer 1

私はあなたがここから

スパーク> = 1.6.1

を使用しているスパークバージョンに応じて、カップルのオプションを持っていると思う：https://docs.databricks.com/spark/latest/sparkr/functions/read.df.html それはそう、あなたは、特にあなたを指定することができますダブルス

csvSchema <- structType(structField("carat", "double"), structField("color", "string")) 
diamondsLoadWithSchema<- read.df("/databricks-datasets/Rdatasets/data-001/csv/ggplot2/diamonds.csv", 
           source = "csv", header="true", schema = csvSchema) 

スパーク< 1.6.1を使用するように強制するスキーマSparkR :::方法は、理由のドキュメントプライベートです：は、簡単に、これは、より効率的に行うことができますが、私はあなたが主旨

linesplit <- function(x){ 
    tmp <- strsplit(x,",") 
    return (tmp) 
} 

lineconvert <- function(x){ 
    arow <- x[[1]] 
    converted <- list(as.integer(arow[1]), as.character(arow[2]),as.double(arow[3])) 
    return (converted) 
} 
rdd <- SparkR:::textFile(sc,'/path/to/test.csv') 
lnspl <- SparkR:::map(rdd, linesplit) 
ll2 <- SparkR:::map(lnspl,lineconvert) 
ddf <- createDataFrame(sqlContext,ll2) 
head(ddf) 

    _1 _2   _3 
1 1 a 4.1234567890 
2 2 b 9.0987654321 

NOTEを得ると思うのtest.CSV

1,a,4.1234567890 
2,b,9.0987654321 

を考えます「これを使用するときには注意してください」と答えてください。