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r - spark SQL : sqlContext. sql 的 SparklyR 包装器

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-02 08:15:11 34 4
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我正在尝试为 SparklyR 编写 SQL 函数的包装器。我创建了以下函数:

sqlfunction <- function(sc, block) {
spark_context(sc) %>%
invoke("sqlContext.sql", block) }

然后我使用以下方式调用它:

newsqlData <- sqlfunction(sc, "select
substr(V1,1,2),
substr(V1,3,3),
substr(V1,6,6),
substr(V1,12,4),
substr(V1,16,4)
FROM TABLE1 WHERE V1 IS NOT NULL")

但是我得到以下错误:

Error: java.lang.IllegalArgumentException: invalid method sqlContext.sql for object 12
at sparklyr.Invoke$.invoke(invoke.scala:113)
at sparklyr.StreamHandler$.handleMethodCall(stream.scala:89)
at sparklyr.StreamHandler$.read(stream.scala:55)
at sparklyr.BackendHandler.channelRead0(handler.scala:49)
at sparklyr.BackendHandler.channelRead0(handler.scala:14)
at io.netty.channel.SimpleChannelInboundHandler.channelRead(SimpleChannelInboundHandler.java:105)
at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.invokeChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:308)
at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.fireChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:294)
at io.netty.handler.codec.MessageToMessageDecoder.channelRead(MessageToMessageDecoder.java:103)
at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.invokeChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:308)
at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.fireChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:294)
at io.netty.handler.codec.ByteToMessageDecoder.channelRead(ByteToMessageDecoder.java:244)
at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.invokeChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:308)
at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.fireChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:294)
at io.netty.channel.DefaultChannelPipeline.fireChannelRead(DefaultChannelPipeline.java:846)
at io.netty.channel.nio.AbstractNioByteChannel$NioByteUnsafe.read(AbstractNioByteChannel.java:131)
at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.processSelectedKey(NioEventLoop.java:511)
at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.processSelectedKeysOptimized(NioEventLoop.java:468)
at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.processSelectedKeys(NioEventLoop.java:382)
at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.run(NioEventLoop.java:354)
at io.netty.util.concurrent.SingleThreadEventExecutor$2.run(SingleThreadEventExecutor.java:111)
at io.netty.util.concurrent.DefaultThreadFactory$DefaultRunnableDecorator.run(DefaultThreadFactory.java:137)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

任何建议或修复将不胜感激。

最佳答案

应该是:

sqlfunction <- function(sc, block) {
spark_session(sc) %>% invoke("sql", block)
}

其中 scspark_connection(输出自:spark_connect(master = master_url))。

这个:

  • spark_session(sc) - 从连接对象中检索 SparkSession
  • invoke("sql", block) - 使用 block 调用 SparkSession 实例的 sql 方法一个论点。

使用示例:

library(sparklyr)

sc <- spark_connect(master = "local[*]")
sqlfunction(sc, "SELECT SPLIT('foo,bar', ',')")
<jobj[11]>
class org.apache.spark.sql.Dataset
[split(foo,bar, ,): array<string>]

这将为您提供对 Java 对象的引用。例如,如果您愿意,可以将其注册为临时表:

... %>% invoke("createOrReplaceTempView", "some_name_for_the_view")

并使用 tbl 访问:

library(dplyr)

tbl(sc, "some_name_for_the_view")

... %>% sdf_register()

直接获取tbl_spark对象。

您使用的代码:

  • spark_context - 提取 SparkContext 实例。
  • invoke("sqlContext.sql", block) - 尝试调用不存在的方法 (sqlContext.sql)。

在最新版本中,您可以将 invoke("createOrReplaceTempView", ...) 替换为简单的 sdf_register

关于r - spark SQL : sqlContext. sql 的 SparklyR 包装器,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/42700579/

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