如何在Pyspark中的文件中存储bigint数组？

我有一个返回bigint数组的UDF。我想把它存储在Pyspark集群上的一个文件中

样本数据-

[
行（Id='ABCD505936'，数组=[0,2,5,6,8,10,12,13,14,15,18]），
行（Id='EFGHI155784'，数组=[1,2,4,10,16,22,27,32,36,38,39,40]）
]

我试着这样保存它-

df.write.save("/home/data", format="text", header="true", mode="overwrite")

但它抛出了一个错误，即-

py4j.protocol.Py4JJavaError:调用时出错 o101.保存：org.apache.spark.sql.AnalysisException:文本数据源 不支持数组数据类型

有人能帮我吗？

试试这个：

从pyspark.sql导入函数为F
df.withColumn(
“阵列”，
F.col（“数组”）.cast（“字符串”）
).write.save(
“/home/data”，format=“text”，header=“true”，mode=“overwrite”
)

您如何想象您的最终输出？你能给我们举个例子吗？您需要遵守的任何约束条件？您好@Steven，我只需要数组以文本或csv格式存储（如果可能的话）。这些实际上是化学结构的指纹，我需要在另一个程序中读取并进行比较。这是我的要求，我希望我对你有意义。嗨@Steven，谢谢你，它成功了！我刚刚将format=“text”更改为format=“csv”。