java - 如何在 Java / Kotlin 中创建返回复杂类型的 Spark UDF？

问题描述

我正在尝试编写一个返回复杂类型的 UDF：

private val toPrice = UDF1<String, Map<String, String>> { s ->
    val elements = s.split(" ")
    mapOf("value" to elements[0], "currency" to elements[1])
}


val type = DataTypes.createStructType(listOf(
        DataTypes.createStructField("value", DataTypes.StringType, false),
        DataTypes.createStructField("currency", DataTypes.StringType, false)))
df.sqlContext().udf().register("toPrice", toPrice, type)

但任何时候我使用这个：

df = df.withColumn("price", callUDF("toPrice", col("price")))

我得到一个神秘的错误：

Caused by: org.apache.spark.SparkException: Failed to execute user defined function($anonfun$28: (string) => struct<value:string,currency:string>)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GeneratedClass$GeneratedIteratorForCodegenStage1.processNext(Unknown Source)
    at org.apache.spark.sql.execution.BufferedRowIterator.hasNext(BufferedRowIterator.java:43)
    at org.apache.spark.sql.execution.WholeStageCodegenExec$$anonfun$10$$anon$1.hasNext(WholeStageCodegenExec.scala:614)
    at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan$$anonfun$2.apply(SparkPlan.scala:253)
    at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan$$anonfun$2.apply(SparkPlan.scala:247)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$mapPartitionsInternal$1$$anonfun$apply$25.apply(RDD.scala:830)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$mapPartitionsInternal$1$$anonfun$apply$25.apply(RDD.scala:830)
    at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute(MapPartitionsRDD.scala:38)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:324)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:288)
    at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute(MapPartitionsRDD.scala:38)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:324)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:288)
    at org.apache.spark.scheduler.ResultTask.runTask(ResultTask.scala:87)
    at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:109)
    at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:345)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
Caused by: scala.MatchError: {value=138.0, currency=USD} (of class java.util.LinkedHashMap)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.CatalystTypeConverters$StructConverter.toCatalystImpl(CatalystTypeConverters.scala:236)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.CatalystTypeConverters$StructConverter.toCatalystImpl(CatalystTypeConverters.scala:231)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.CatalystTypeConverters$CatalystTypeConverter.toCatalyst(CatalystTypeConverters.scala:103)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.CatalystTypeConverters$$anonfun$createToCatalystConverter$2.apply(CatalystTypeConverters.scala:379)
    ... 19 more

我尝试使用自定义数据类型：

class Price(val value: Double, val currency: String) : Serializable

使用返回该类型的 UDF：

private val toPrice = UDF1<String, Price> { s ->
    val elements = s.split(" ")
    Price(elements[0].toDouble(), elements[1])
}

但后来我得到另一个MatchError抱怨这种Price类型的东西。

如何正确编写可以返回复杂类型的 UDF？

标签： javaapache-sparkkotlinuser-defined-functions

解决方案

TL;DR该函数应该返回一个类的对象org.apache.spark.sql.Row。

Spark 提供了两种主要的UDF定义变体。

udf使用 Scala 反射的变体：
- def udf[RT](f: () ⇒ RT)(implicit arg0: TypeTag[RT]): UserDefinedFunction
- def udf[RT, A1](f: (A1) ⇒ RT)(implicit arg0: TypeTag[RT], arg1: TypeTag[A1]): UserDefinedFunction
- ...
- def udf[RT, A1, A2, ..., A10](f: (A1, A2, ..., A10) ⇒ RT)(implicit arg0: TypeTag[RT], arg1: TypeTag[A1], arg2: TypeTag[A2], ..., arg10: TypeTag[A10])
定义

Scala 闭包 ... 作为用户定义函数 (UDF) 的参数。数据类型是根据 Scala 闭包的签名自动推断的。

这些变体在没有架构的情况下使用原子或代数数据类型。例如，有问题的函数将在 Scala 中定义：
```
case class Price(value: Double, currency: String) 

val df = Seq("1 USD").toDF("price")

val toPrice = udf((s: String) => scala.util.Try { 
  s split(" ") match {
    case Array(price, currency) => Price(price.toDouble, currency)
  }
}.toOption)

df.select(toPrice($"price")).show
// +----------+
// |UDF(price)|
// +----------+
// |[1.0, USD]|
// +----------+
```
在这个变体中，返回类型是自动编码的。

由于它依赖于反射，这个变体主要是为 Scala 用户设计的。

udf提供模式定义的变体（您在此处使用的）。此变体的返回类型应与 for 相同Dataset[Row]：

正如在另一个答案中指出的那样，您只能使用SQL 类型映射表中列出的类型（装箱或未装箱的原子类型，java.sql.Timestamp/java.sql.Date以及高级集合）。
复杂结构 ( structs/ StructTypes) 用表示org.apache.spark.sql.Row。不允许与代数数据类型或等效数据混合。例如（Scala 代码）
```
struct<_1:int,_2:struct<_1:string,_2:struct<_1:double,_2:int>>>
```
应表示为
```
Row(1, Row("foo", Row(-1.0, 42))))
```
不是

~~(1, ("foo", (-1.0, 42))))~~

或任何混合变体，例如

~~Row(1, Row("foo", (-1.0, 42))))~~

提供此变体主要是为了确保 Java 互操作性。

在这种情况下（等同于所讨论的），定义应类似于以下定义：

import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.functions.udf
import org.apache.spark.sql.Row


val schema = StructType(Seq(
  StructField("value", DoubleType, false),
  StructField("currency", StringType, false)
))

val toPrice = udf((s: String) => scala.util.Try { 
  s split(" ") match {
    case Array(price, currency) => Row(price.toDouble, currency)
  }
}.getOrElse(null), schema)

df.select(toPrice($"price")).show
// +----------+
// |UDF(price)|
// +----------+
// |[1.0, USD]|
// |      null|
// +----------+

排除异常处理的所有细微差别（通常UDFs应该控制null输入并按照惯例优雅地处理格式错误的数据）Java 等价物应该或多或少像这样：

UserDefinedFunction price = udf((String s) -> {
    String[] split = s.split(" ");
    return RowFactory.create(Double.parseDouble(split[0]), split[1]);
}, DataTypes.createStructType(new StructField[]{
    DataTypes.createStructField("value", DataTypes.DoubleType, true),
    DataTypes.createStructField("currency", DataTypes.StringType, true)
}));

上下文：

为了给您一些上下文，这种区别也反映在 API 的其他部分中。例如，您可以DataFrame从架构和以下序列创建Rows：

def createDataFrame(rows: List[Row], schema: StructType): DataFrame

或将反射与一系列Products

def createDataFrame[A <: Product](data: Seq[A])(implicit arg0: TypeTag[A]): DataFrame

但不支持混合变体。

换句话说，您应该提供可以使用编码的输入RowEncoder。

当然，您通常不会udf用于这样的任务：

import org.apache.spark.sql.functions._

df.withColumn("price", struct(
  split($"price", " ")(0).cast("double").alias("price"),
  split($"price", " ")(1).alias("currency")
))

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