我使用 SPARK Java API 讀取文本文件，將其轉(zhuǎn)換為 JSON，然后對(duì)其應(yīng)用架構(gòu)。架構(gòu)可能會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)中的映射表而有所不同，這就是為什么我需要首先將文件轉(zhuǎn)換為 JSON，以便架構(gòu)映射不必按列順序。這是我所做的：// Defined the schema (basic representation)StructType myschema = new StructType().add("a", DataTypes.StringType, true)                                      .add("b", DataTypes.StringType, true)                                      .add("x", DataTypes.StringType, true)                                      .add("y", DataTypes.IntegerType, true)                                      .add("z", DataTypes.BooleanType, true);//Reading a pipe delimited text file as JSON, the file has less columns than myschemaDataset<String> data = spark.read().option("delimiter","|").option("header","true").csv(myFile).toJSON();上表返回類似這樣的內(nèi)容：data.show(false);|value|+----------------------------------------+|      {"x":"name1","z":"true","y":"1234"}||      {"x":"name2","z":"false","y":"1445"}||      {"x":"name3","z":"true",:y":"1212"}|當(dāng)我運(yùn)行這個(gè)時(shí)，我的問(wèn)題出現(xiàn)了：Dataset<Row> data_with_schema = spark.read().schema(myschema).json(data);因?yàn)槲业慕Y(jié)果變成了這樣：data_with_schema.show(false);|x|y|z|+-------+-------+-------+|null  |null  |null  ||null  |null  |null  ||null  |null  |null  |我在 stackoverflow 上讀到這可能是因?yàn)槲以噲D將 json 字符串轉(zhuǎn)換為整數(shù)。但是，我嘗試將數(shù)據(jù)變量定義為行數(shù)據(jù)集而不是字符串?dāng)?shù)據(jù)集，但出現(xiàn)不兼容類型錯(cuò)誤。我不確定解決方法是什么或真正的問(wèn)題是什么。