我正在尝试处理 Spark 中的常见异常,例如 .map 操作无法对数据的所有元素正常工作或 FileNotFound 异常。我已阅读所有现有问题和以下两篇文章:
https://rcardin.github.io/big-data/apache-spark/scala/programming/2016/09/25/try-again-apache-spark.html
https://www.nicolaferraro.me/2016/02/18/exception-handling-in-apache-spark
我在 attributes => mHealthUser(attributes(0).toDouble, attributes(1).toDouble, attributes(2).toDouble
行中尝试了 Try 语句
所以它是 attributes => Try(mHealthUser(attributes(0).toDouble, attributes(1).toDouble, attributes(2).toDouble)
但这不会编译;编译器将无法识别 .toDF()
稍后声明。我也尝试过类似 Java 的 Try { Catch {}} 块,但无法获得正确的范围; df
然后不返回。有谁知道如何正确地做到这一点?我什至需要处理这些异常,因为 Spark 框架似乎已经在处理 FileNotFound 异常,而我没有添加异常。但是,例如,如果输入文件的列数错误,我想生成一个错误,包括模式中的字段数。
这是代码:
object DataLoadTest extends SparkSessionWrapper {
/** Helper function to create a DataFrame from a textfile, re-used in subsequent tests */
def createDataFrame(fileName: String): DataFrame = {
import spark.implicits._
//try {
val df = spark.sparkContext
.textFile("/path/to/file" + fileName)
.map(_.split("\\t"))
//mHealth user is the case class which defines the data schema
.map(attributes => mHealthUser(attributes(0).toDouble, attributes(1).toDouble, attributes(2).toDouble,
attributes(3).toDouble, attributes(4).toDouble,
attributes(5).toDouble, attributes(6).toDouble, attributes(7).toDouble,
attributes(8).toDouble, attributes(9).toDouble, attributes(10).toDouble,
attributes(11).toDouble, attributes(12).toDouble, attributes(13).toDouble,
attributes(14).toDouble, attributes(15).toDouble, attributes(16).toDouble,
attributes(17).toDouble, attributes(18).toDouble, attributes(19).toDouble,
attributes(20).toDouble, attributes(21).toDouble, attributes(22).toDouble,
attributes(23).toInt))
.toDF()
.cache()
df
} catch {
case ex: FileNotFoundException => println(s"File $fileName not found")
case unknown: Exception => println(s"Unknown exception: $unknown")
}
}
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最佳答案
另一种选择是使用 Try输入scala。
例如:
def createDataFrame(fileName: String): Try[DataFrame] = {
try {
//create dataframe df
Success(df)
} catch {
case ex: FileNotFoundException => {
println(s"File $fileName not found")
Failure(ex)
}
case unknown: Exception => {
println(s"Unknown exception: $unknown")
Failure(unknown)
}
}
}
现在,在调用方,处理它:
createDataFrame("file1.csv") match {
case Success(df) => {
// proceed with your pipeline
}
case Failure(ex) => //handle exception
}
这比使用 Option 稍微好一点,因为调用者会知道失败的原因并且可以更好地处理。
关于scala - 如何处理 Spark 和 Scala 中的异常,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45894688/