概要

Databricks Auto Loaderを使用して、NullTypes (void) を含むカラムを持つデータフレームを書き込む際には、特定のエラーが発生することがあります。このエラーは、NullTypesのカラムに対して、明示的にデータ型を指定しなければならないことを示しています。エラーが発生する状況とその解決策について説明します。

com.databricks.sql.transaction.tahoe.DeltaAnalysisException: Delta doesn't accept NullTypes in the schema for streaming writes.

DataFrameWriter を使用してデータフレームを書き込む際には、NullTypes (void) のカラムも書き込むことができます。しかし、Databricks Auto Loaderでは、このようなカラムの書き込みができないため、注意が必要です。

エラーの発生方法と対応方法

事前準備

Databricks Unity Catalog 上に検証で利用するオブジェクトを作成します。

%sql
CREATE CATALOG IF NOT EXISTS auto_loader_null_test;
CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS auto_loader_null_test.schema;
CREATE VOLUME IF NOT EXISTS auto_loader_null_test.schema.volume_01;
CREATE OR REPLACE TABLE auto_loader_null_test.schema.table_01
(
  col_1 string,
  col_2 string,
  col_3 string,
  _rescued_data string,
  addtional_col string
)
;

ソースのファイルを配置します。

import os
src_dir = "/Volumes/auto_loader_null_test/schema/volume_01/src_files"
src_path = f"{src_dir}/sample.csv"

src_data = """
col_1,col_2,col_3
a,b,c
あ,い,う
""".strip()

dbutils.fs.mkdirs(src_dir)
dbutils.fs.put(src_path, src_data,True)

エラーの発生方法

cloudFiles フォーマットの readstream のデータフレームを作成します。

checkpoint_path = "/Volumes/auto_loader_null_test/schema/volume_01/checkpoint"

readstream_df = (
    spark.readStream.format("cloudFiles")
    .option("cloudFiles.format", "csv")
    .option("cloudFiles.schemaLocation", checkpoint_path)
    .load(src_dir)
)

NullTypes (void) のカラムを追加します。

from pyspark.sql.functions import expr

readstream_df_with_column = readstream_df.withColumn('addtional_col', expr('NULL'))

書き込みを実行するとエラーとなります。

(
    readstream_df_with_column.writeStream
    .option("checkpointLocation", checkpoint_path)
    .option("mergeSchema", True)
    .trigger(availableNow=True)
    .toTable("auto_loader_null_test.schema.table_01")
)

com.databricks.sql.transaction.tahoe.DeltaAnalysisException: Delta doesn't accept NullTypes in the schema for streaming writes.

エラーへの対応方法

カラムを追加する際に、CAST によりデータ型を明示するように変更します。

from pyspark.sql.functions import expr

readstream_df_with_column = readstream_df.withColumn('addtional_col', expr('CAST(NULL AS string)'))

正常に書き込みが完了することを確認します。

(
    readstream_df_with_column.writeStream
    .option("checkpointLocation", checkpoint_path)
    .trigger(availableNow=True)
    .toTable("auto_loader_null_test.schema.table_01")
)

DataFrameWriter における動作確認

正常通りに書き込める事を確認します。

schema = """
col_1 string,
col_2 string,
col_3 string,
_rescued_data string
"""

df = (
    spark.read.format("csv")
    .schema(schema)
    .option("columnNameOfCorruptRecord", "_rescued_data")
    .option("header", True)
    .load(src_dir)
)

df_with_column = df.withColumn("addtional_col", expr("NULL"))

(
    df_with_column.write.mode("append")
    .option("mergeSchema", True)
    .saveAsTable("auto_loader_null_test.schema.table_01")
)

本手順で作成したリソースの削除

%sql
DROP CATALOG auto_loader_null_test CASCADE;