MongoSparkReader中的nulldatatype问题

在读取MongoDB中的数据时，如果存在某一列数据的值为null，Mongo Spark Reader会将该列数据的数据类型判定为NullType，而不是原本的数据类型。这可能会导致后续进行数据处理时出现问题。

解决该问题的方法是使用StructType来指定列的数据类型，而不是让Mongo Spark Reader自动判定数据类型。下面是一个示例代码：

import org.apache.spark.sql.types._

val customSchema = StructType(Array(
  StructField("name", StringType, nullable = true),
  StructField("age", IntegerType, nullable = true),
  StructField("salary", DoubleType, nullable = true)
))

val df = spark
  .read
  .format("com.mongodb.spark.sql.DefaultSource")
  .option("uri", "mongodb://localhost/test.myCollection")
  .option("spark.mongodb.input.collection", "myCollection")
  .option("pipeline", """[{$match: {name: {"$exists": true}}}]""")
  .schema(customSchema)
  .load()

df.printSchema()

在上述代码中，我们自定义了一个StructType，并使用schema函数将其传递给Mongo Spark Reader，这样我们就能够指定每个列的数据类型，而不需要让Mongo Spark Reader自动判定数据类型。

通过这样的方法，我们可以避免由于Mongo Spark Reader的数据类型自动判定导致的问题，确保代码在数据处理时的正确性。