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ScalaのSparkデータフレームの列のすべての要素に関数を適用しようとしています。入力は、「{カウント:10}」のように見える文字列である、と私は唯一のIntの一部を返却したいのですが - この例10に私はおもちゃの例でこれを行うことができます。Sparkデータフレームの列のすべての要素にマップ関数を適用する
val x = List("{\"count\": 107}", "{\"count\": 9}", "{\"count\": 456}")
val _list = x.map(x => x.substring(10,x.length-1).toInt)
しかし、私は私のデータフレームにUDFを適用しようとすると、私はエラーを取得:
val getCounts: String => Int = _.substring(10,x.length-1).toInt
import org.apache.spark.sql.functions.udf
val myUDF = udf(getCounts)
df.withColumn("post_shares_int", myUDF('post_shares)).show
エラー出力:
org.apache.spark.SparkException: Task not serializable
at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.ensureSerializable(ClosureCleaner.scala:304)
at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.org$apache$spark$util$ClosureCleaner$$clean(ClosureCleaner.scala:294)
at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.clean(ClosureCleaner.scala:122)
at org.apache.spark.SparkContext.clean(SparkContext.scala:2060)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$mapPartitions$1.apply(RDD.scala:707)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$mapPartitions$1.apply(RDD.scala:706)
at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:150)
at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:111)
at org.apache.spark.rdd.RDD.withScope(RDD.scala:316)
at org.apache.spark.rdd.RDD.mapPartitions(RDD.scala:706)
at org.apache.spark.sql.execution.ConvertToSafe.doExecute(rowFormatConverters.scala:56)
at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan$$anonfun$execute$5.apply(SparkPlan.scala:132)
at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan$$anonfun$execute$5.apply(SparkPlan.scala:130)
at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:150)
at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan.execute(SparkPlan.scala:130)
at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan.executeTake(SparkPlan.scala:187)
at org.apache.spark.sql.execution.Limit.executeCollect(basicOperators.scala:165)
at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan.executeCollectPublic(SparkPlan.scala:174)
at org.apache.spark.sql.DataFrame$$anonfun$org$apache$spark$sql$DataFrame$$execute$1$1.apply(DataFrame.scala:1499)
at org.apache.spark.sql.DataFrame$$anonfun$org$apache$spark$sql$DataFrame$$execute$1$1.apply(DataFrame.scala:1499)
at org.apache.spark.sql.execution.SQLExecution$.withNewExecutionId(SQLExecution.scala:56)
....
これを行う方法上の任意のヘルプは非常にいただければ幸いです。
あなたは正規表現を抽出していますJSONの文字列...あなたはJSONを解析するべきではありませんか? –
@ cricket_007あなたは絶対に正しいです、私はそのような機能を気づいていませんでした。 – cheseaux
@ Feynman27のソリューションが編集されました – cheseaux