10
上のUDFためのタスクシリアライズない私はorg.apache.spark.SparkException: Task not serializable
を得る:ここでスパーク:私はスパーク1.4.1上で次のコマンドを実行しようとすると、DATAFRAME
import java.sql.{Date, Timestamp}
import java.text.SimpleDateFormat
object ConversionUtils {
val iso8601 = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSX")
def tsUTC(s: String): Timestamp = new Timestamp(iso8601.parse(s).getTime)
val castTS = udf[Timestamp, String](tsUTC _)
}
val df = frame.withColumn("ts", ConversionUtils.castTS(frame("ts_str")))
df.first
、frame
はHiveContext
以内に住んでいるDataFrame
です。そのデータフレームには問題はありません。
私は整数に似たUDFを持っており、問題なく動作します。しかし、タイムスタンプを持つものは問題を引き起こすようです。 documentationによれば、java.sql.TimeStamp
はSerializable
を実装しているため、問題はありません。同じことがhereのようにSimpleDateFormat
についても当てはまります。
これは、問題を引き起こしているのがUDFだと信じさせています。しかし、私は何をどのように修正するのかよく分かりません。
トレースの関連セクション:
Caused by: java.io.NotSerializableException: ...
Serialization stack:
- object not serializable (class: ..., value: [email protected])
- field (class: ...$ConversionUtils$$anonfun$3, name: $outer, type: class ...$ConversionUtils$)
- object (class ...$ConversionUtils$$anonfun$3, <function1>)
- field (class: org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.ScalaUdf$$anonfun$2, name: func$2, type: interface scala.Function1)
- object (class org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.ScalaUdf$$anonfun$2, <function1>)
- field (class: org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.ScalaUdf, name: f, type: interface scala.Function1)
- object (class org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.ScalaUdf, scalaUDF(ts_str#2683))
- field (class: org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Alias, name: child, type: class org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Expression)
- object (class org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Alias, scalaUDF(ts_str#2683) AS ts#7146)
- element of array (index: 35)
- array (class [Ljava.lang.Object;, size 36)
- field (class: scala.collection.mutable.ArrayBuffer, name: array, type: class [Ljava.lang.Object;)
- object (class scala.collection.mutable.ArrayBuffer,
男、私は今、とても愚かな感じ...ありがとう! – Ian
私の答え ';-)'を受け入れると気分が良くなるよ –
それは重要ではありませんが、この質問と回答がここに掲載されているのを見るのが気分になりました。投票しました、ありがとう! –