scala - 使用 Scala 在 Spark 中以列值为条件的广播 map 上执行查找

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我想在 myMap 上执行查找。当 col2 值为“0000”时,我想用与 col1 键相关的值更新它。否则我想保留现有的 col2 值。

val myDF :

+-----+-----+
|col1 |col2 |
+-----+-----+
|1    |a    | 
|2    |0000 |
|3    |c    |
|4    |0000 |
+-----+-----+

val myMap : Map[String, String] ("2" -> "b", "4" -> "d")
val broadcastMyMap = spark.sparkContext.broadcast(myMap)

def lookup = udf((key:String) => broadcastMyMap.value.get(key))

myDF.withColumn("col2", when ($"col2" === "0000", lookup($"col1")).otherwise($"col2"))

我在 spark-shell 中使用了上面的代码并且它工作正常但是当我构建应用程序 jar 并使用 spark-submit 将它提交给 Spark 时它抛出一个错误:

org.apache.spark.SparkException: Failed to execute user defined  function(anonfun$5: (string) => string)

Caused by: java.lang.NullPointerException

有没有一种方法可以在不使用 UDF 的情况下执行查找,这在性能方面不是最佳选择,或者可以修复错误? 我认为我不能只使用 join,因为必须保留的 myDF.col2 的某些值可能会在操作中被隐藏。

最佳答案

您的 NullPointerException 无效。我用下面的示例程序证明了这一点。
它工作得很好。你执行下面的程序。

package com.example

import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction


object MapLookupDF {
  Logger.getLogger("org").setLevel(Level.OFF)

  def main(args: Array[String]) {
    import org.apache.spark.sql.functions._

    val spark = SparkSession.builder.
      master("local[*]")
      .appName("MapLookupDF")
      .getOrCreate()
    import spark.implicits._
    val mydf = Seq((1, "a"), (2, "0000"), (3, "c"), (4, "0000")).toDF("col1", "col2")
    mydf.show
    val myMap: Map[String, String] = Map("2" -> "b", "4" -> "d")
    println(myMap.toString)
    val broadcastMyMap = spark.sparkContext.broadcast(myMap)

    def lookup: UserDefinedFunction = udf((key: String) => {
      println("getting the value for the key " + key)
      broadcastMyMap.value.get(key)
    }
    )

    val finaldf = mydf.withColumn("col2", when($"col2" === "0000", lookup($"col1")).otherwise($"col2"))
    finaldf.show
  }
}

结果:

Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties
+----+----+
|col1|col2|
+----+----+
|   1|   a|
|   2|0000|
|   3|   c|
|   4|0000|
+----+----+

Map(2 -> b, 4 -> d)
getting the value for the key 2
getting the value for the key 4
+----+----+
|col1|col2|
+----+----+
|   1|   a|
|   2|   b|
|   3|   c|
|   4|   d|
+----+----+

注意:广播的小 map 不会有明显的退化。

如果你想使用数据框,你可以将 map 转换为数据框

val df = myMap.toSeq.toDF("key", "val")

Map(2 -> b, 4 -> d) in dataframe format will be like
+----+----+
|key|val  |
+----+----+
|   2|   b|
|   4|   d|
+----+----+

然后像this一样加入

自己动手做...

关于scala - 使用 Scala 在 Spark 中以列值为条件的广播 map 上执行查找,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56547664/

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