SparkSql - Соединение при выполнении запроса выдает "объект не является экземпляром объявления класса"
Я выполняю запрос на SparkSession
который бросает Object is not an instance of declaring class
ниже приведен код, после которого
Dataset<Row> results = spark.sql("SELECT t1.someCol FROM table1 t1 join table2 t2 on t1.someCol=t2.someCol");
results.count();
Исключение составляет метод count()
Я также заметил, если запрос прост select col from table1
, работает нормально, но запрос на соединение выше вызывает ошибку.
Я использую Spark 2.1 и для создания SparkSession я делаю ниже
SparkSession.builder().appName("Spark SQL").config(mysparkConf).getOrCreate();
Больше трассировки стека ниже:-
Driver stacktrace:
at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.org$apache$spark$scheduler$DAGScheduler$$failJobAndIndependentStages(DAGScheduler.scala:1435)
at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$abortStage$1.apply(DAGScheduler.scala:1423)
at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$abortStage$1.apply(DAGScheduler.scala:1422)
at scala.collection.mutable.ResizableArray$class.foreach(ResizableArray.scala:59)
at scala.collection.mutable.ArrayBuffer.foreach(ArrayBuffer.scala:48)
at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.abortStage(DAGScheduler.scala:1422)
at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$handleTaskSetFailed$1.apply(DAGScheduler.scala:802)
at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$handleTaskSetFailed$1.apply(DAGScheduler.scala:802)
at scala.Option.foreach(Option.scala:257)
at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.handleTaskSetFailed(DAGScheduler.scala:802)
at org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.doOnReceive(DAGScheduler.scala:1650)
at org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.onReceive(DAGScheduler.scala:1605)
at org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.onReceive(DAGScheduler.scala:1594)
at org.apache.spark.util.EventLoop$$anon$1.run(EventLoop.scala:48)
at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.runJob(DAGScheduler.scala:628)
at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:1918)
at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:1931)
at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:1944)
at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:1958)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$collect$1.apply(RDD.scala:935)
at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:151)
at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:112)
at org.apache.spark.rdd.RDD.withScope(RDD.scala:362)
at org.apache.spark.rdd.RDD.collect(RDD.scala:934)
at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan.executeCollect(SparkPlan.scala:275)
at org.apache.spark.sql.Dataset$$anonfun$org$apache$spark$sql$Dataset$$execute$1$1.apply(Dataset.scala:2371)
at org.apache.spark.sql.execution.SQLExecution$.withNewExecutionId(SQLExecution.scala:57)
at org.apache.spark.sql.Dataset.withNewExecutionId(Dataset.scala:2765)
at org.apache.spark.sql.Dataset.org$apache$spark$sql$Dataset$$execute$1(Dataset.scala:2370)
at org.apache.spark.sql.Dataset.org$apache$spark$sql$Dataset$$collect(Dataset.scala:2377)
at org.apache.spark.sql.Dataset$$anonfun$count$1.apply(Dataset.scala:2405)
at org.apache.spark.sql.Dataset$$anonfun$count$1.apply(Dataset.scala:2404)
at org.apache.spark.sql.Dataset.withCallback(Dataset.scala:2778)
at org.apache.spark.sql.Dataset.count(Dataset.scala:2404)
at com.citi.eq.ioi.engine.OrderMatchingEngine.main(OrderMatchingEngine.java:85)
Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: object is not an instance of declaring class
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
at org.apache.spark.sql.SQLContext$$anonfun$beansToRows$1$$anonfun$apply$1.apply(SQLContext.scala:1113)
at org.apache.spark.sql.SQLContext$$anonfun$beansToRows$1$$anonfun$apply$1.apply(SQLContext.scala:1113)
1 ответ
Если у вас нет конкретного типа домена, не используйте набор данных. Вместо этого используйте DataFrame, то есть нетипизированное представление набора данных.
Набор данных представляет собой строго типизированную коллекцию объектно-ориентированных объектов, которые могут быть преобразованы параллельно с помощью функциональных или реляционных операций. Каждый набор данных также имеет нетипизированное представление, называемое DataFrame, которое представляет собой набор данных Row.
Вы можете сослаться на это: https://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html