Java Spark:使用未知连接列名称连接的数据集的 Spark 错误解决方法
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【中文标题】Java Spark:使用未知连接列名称连接的数据集的 Spark 错误解决方法【英文标题】:Java Spark : Spark Bug Workaround for Datasets Joining with unknow Join Column Names 【发布时间】:2018-08-03 15:42:19 【问题描述】:我正在使用带有 Java 的 Spark 2.3.1。
我遇到过什么(我认为)是this known bug of Spark。
这是我的代码:
public Dataset<Row> compute(Dataset<Row> df1, Dataset<Row> df2, List<String> columns)
Seq<String> columns_seq = JavaConverters.asScalaIteratorConverter(columns.iterator()).asScala().toSeq();
final Dataset<Row> join = df1.join(df2, columns_seq);
join.show()
join.withColumn("newColumn", abs(col("value1").minus(col("value2")))).show();
return join;
我这样称呼我的代码:
Dataset<Row> myNewDF = compute(MyDataset1, MyDataset2, Arrays.asList("field1","field2","field3","field4"));
注意:MyDataset1 和 MyDataset2 是来自同一个 Dataset MyDataset0 的两个数据集,具有多个不同的转换。
在join.show()
行,我收到以下错误:
2018-08-03 18:48:43 - ERROR main Logging$class - - - failed to compile: org.codehaus.commons.compiler.CompileException: File 'generated.java', Line 235, Column 21: Expression "project_isNull_2" is not an rvalue
org.codehaus.commons.compiler.CompileException: File 'generated.java', Line 235, Column 21: Expression "project_isNull_2" is not an rvalue
at org.codehaus.janino.UnitCompiler.compileError(UnitCompiler.java:11821)
at org.codehaus.janino.UnitCompiler.toRvalueOrCompileException(UnitCompiler.java:7170)
at org.codehaus.janino.UnitCompiler.getConstantValue2(UnitCompiler.java:5332)
at org.codehaus.janino.UnitCompiler.access$9400(UnitCompiler.java:212)
at org.codehaus.janino.UnitCompiler$13$1.visitAmbiguousName(UnitCompiler.java:5287)
at org.codehaus.janino.Java$AmbiguousName.accept(Java.java:4053)
...
2018-08-03 18:48:47 - WARN main Logging$class - - - Whole-stage codegen disabled for plan (id=7):
但它并没有停止执行,仍然显示数据集的内容。
那么,上线join.withColumn("newColumn", abs(col("value1").minus(col("value2")))).show();
我得到错误:
Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: Resolved attribute(s) 'value2,'value1 missing from field6#16,field7#3,field8#108,field5#0,field9#4,field10#28,field11#323,value1#298,field12#131,day#52,field3#119,value2#22,field2#35,field1#43,field4#144 in operator 'Project [field1#43, field2#35, field3#119, field4#144, field5#0, field6#16, value2#22, field7#3, field9#4, field10#28, day#52, field8#108, field12#131, value1#298, field11#323, abs(('value1 - 'value2)) AS newColumn#2579]. Attribute(s) with the same name appear in the operation: value2,value1. Please check if the right attribute(s) are used.;;
'Project [field1#43, field2#35, field3#119, field4#144, field5#0, field6#16, value2#22, field7#3, field9#4, field10#28, day#52, field8#108, field12#131, value1#298, field11#323, abs(('value1 - 'value2)) AS newColumn#2579]
+- AnalysisBarrier
...
此错误结束程序。
Mijung Kim 在 Jira 问题上提出的解决方法是通过 toDF(Columns) 创建一个数据集克隆。但在我的情况下,用于连接的列名事先不知道(我只有一个列表),我不能使用这种解决方法。
还有其他方法可以解决这个非常烦人的错误吗?
【问题讨论】:
【参考方案1】:尝试调用这个方法:
private static Dataset<Row> cloneDataset(Dataset<Row> ds)
List<Column> filterColumns = new ArrayList<>();
List<String> filterColumnsNames = new ArrayList<>();
scala.collection.Iterator<StructField> it = ds.exprEnc().schema().toIterator();
while (it.hasNext())
String columnName = it.next().name();
filterColumns.add(ds.col(columnName));
filterColumnsNames.add(columnName);
ds = ds.select(JavaConversions.asScalaBuffer(filterColumns).seq()).toDF(scala.collection.JavaConverters.asScalaIteratorConverter(filterColumnsNames.iterator()).asScala().toSeq());
return ds;
在加入之前的两个数据集上:
df1 = cloneDataset(df1);
df2 = cloneDataset(df2);
final Dataset<Row> join = df1.join(df2, columns_seq);
// or ( based on Nakeuh comment )
final Dataset<Row> join = cloneDataset(df1.join(df2, columns_seq));
【讨论】:
您的解决方案在我的情况下不起作用,但根据您的 cloneDataset 函数,我做到了: final Dataset以上是关于Java Spark:使用未知连接列名称连接的数据集的 Spark 错误解决方法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
java.sql.SQLException:Io 异常:指定了未知主机
如何在数据块中使用 Spark sql 连接 Spark 数据框列