read empty dataframe when one column result by spark iotdb connector
- Lingua principale
- Java
- Stelle
- 6.4k
- Fork
- 1.2k
- Merge medio
- 1g 23h
- PR unite (30g)
- 115
Descrizione
**环境**
- Iotdb 0.9.3 & 0.11.2
- spark 2.3.3
- spark-iotdb-connector 0.11.2
**问题**
spark读取iotdb数据后,返回一个空的DataFrame对象
**分析**
0.9.3中执行带聚合函数的sql,如`select count(root.ln.wf01.wt01.status) from root`,返回为两列,一列是时间列,一列是值,但是在0.11.2中返回的是一列,但是spark-iotdb-connector中并未处理这种,在生成schame的时候,从2开始遍历,导致只有一列的数据返回空schema,代码如下:
spark-iotdb-connector\src\main\scala\org\apache\iotdb\spark\db\Converter.scala
```
def toSparkSchema(options: IoTDBOptions): StructType = {
Class.forName("org.apache.iotdb.jdbc.IoTDBDriver")
val sqlConn: Connection = DriverManager.getConnection(options.url, options.user, options.password)
val sqlStatement: Statement = sqlConn.createStatement()
val hasResultSet: Boolean = sqlStatement.execute(options.sql)
val fields = new ListBuffer[StructField]()
if (hasResultSet) {
val resultSet: ResultSet = sqlStatement.getResultSet
val resultSetMetaData: ResultSetMetaData = resultSet.getMetaData
val printTimestamp = !resultSet.asInstanceOf[IoTDBJDBCResultSet].isIgnoreTimeStamp
if (printTimestamp) {
fields += StructField(SQLConstant.TIMESTAMP_STR, LongType, nullable = false)
}
val colCount = resultSetMetaData.getColumnCount
for (i <- 2 to colCount) {
.....
}
StructType(fields.toList)
}
else {
StructType(fields)
}
}
```
需要加个startCol变量,来确定是从2开始遍历还是1,如下:
```
var startCol = 1
if (printTimestamp) {
fields += StructField(SQLConstant.TIMESTAMP_STR, LongType, nullable = false)
startCol = 2
}
val colCount = resultSetMetaData.getColumnCount
for (i <- startCol to colCount) {
.....
}
```
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Direzione di ricerca
Inizia da spark-iotdb-connector/src/main/scala/org/apache/iotdb/spark/db/Converter.scala ed esamina toSparkSchema, quindi riproduci la query aggregata segnalata con le versioni di IoTDB e Spark indicate. Verifica che un risultato con una sola colonna produca uno schema Spark e un DataFrame non vuoti invece di uno schema vuoto.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- scala, spark, sql
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- databases
- Tipo di issue
- Bug
- Difficoltà
- 2/5
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- 1-3 ore
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- Ferma
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- Specificata chiaramente
- Idoneità per principianti
- 58/100