¿Qué sucede cuando se carga datos en Scala Spark y ocurre un desbordamiento de entero?
¿Cómo manejará Scala/Spark la carga de datos que sean más grandes que el tipo asignado en un esquema? Es decir, si defino una columna con el tipo de dato IntegerType pero cargo un número de un conjunto de datos externo que sea más grande que el int de Scala, ¿el programa fallará o los datos simplemente se descartarán?
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Si una columna está definida con un
IntegerTypeen el esquema, pero un número de un conjunto de datos externo excede el límite deintde Scala, Spark no truncará los datos ni los eliminará por defecto. En cambio, lanzará un error que indique que los datos están fuera del rango para el tipo especificado.Sin embargo, Spark ofrece una forma de manejar estas situaciones a través del uso de funciones definidas por el usuario (UDFs). Las UDFs nos permiten definir la lógica personalizada para procesar los datos. En este caso, podríamos definir una UDF para manejar los datos sobredimensionados, ya sea truncándolos o eliminándolos. Este enfoque requiere una consideración cuidadosa, ya que podría tener un impacto en el análisis posterior.
Como alternativa, Spark también proporciona la opción de realizar conversiones de tipos de forma implícita utilizando la función
.cast(). Esto permite que Spark convierta los datos sobredimensionados para que se ajusten al esquema definido. Si bien esta puede ser una solución conveniente, es importante tener en cuenta que la conversión de datos puede provocar pérdida de información o resultados inexactos. Por lo tanto, es esencial asegurarse de que la conversión sea necesaria y de que los datos resultantes aún cumplan con los requisitos del proyecto.