为何将PySpark DataFrame导出为CSV/TXT文件时要求basestring类型？

嘿，我来帮你捋捋这个问题——我之前在Spark 2.2.x + Python2.7的环境里也碰到过类似的情况！

在Python 2.7搭配Spark 2.2.1的组合里，PySpark的文件写入API（比如df.write.csv()或者df.saveAsTextFile()）对输出路径参数有严格的类型限制：它必须是basestring类型（Python2里str和unicode都是basestring的子类，简单说就是标准的字符串类型）。

你触发这个报错，大概率是这两种情况之一：

• 你传入的输出路径不是字符串：比如不小心传了数字、列表，或者其他非字符串对象；
• 路径变量的类型被意外修改了——比如拼接路径时操作失误，导致变量变成了非字符串类型。

举两个典型的错误写法：

# 错误：把数字当路径传进去了
top100m.write.csv(12345)

# 错误：传了列表而不是字符串路径
top100m.write.csv(["/my/output"])

核心就是确保你传给写入API的路径是标准字符串类型：

1. 直接用字符串字面量（记得加引号）：

# 正确写法：用单/双引号包裹路径，Databricks建议用/dbfs开头的路径
top100m.write.csv("/dbfs/your/output/folder")

# 如果是存成纯文本，用saveAsTextFile
top100m.saveAsTextFile("/dbfs/your/text/output")

2. 如果用变量存路径，先确认变量类型：

output_path = "/dbfs/your/output/folder"
# 可以先打印确认类型，确保是<type 'str'>
print(type(output_path))
top100m.write.csv(output_path)

另外提一句：在Databricks社区版里，用/dbfs/开头的路径会把文件存在DBFS里，后续你可以直接在工作台里找到并下载，比本地路径方便多了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Naim