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scala - Apache Spark 中的案例类相等

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-03 20:24:55 25 4
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为什么 Spark 中的模式匹配与 Scala 中的模式匹配不同?请参见下面的示例...函数 f()尝试对类进行模式匹配,这在 Scala REPL 中有效,但在 Spark 中失败并导致所有“???”。 f2()是一种使用 .isInstanceOf() 在 Spark 中获得所需结果的解决方法,但我知道这在 Scala 中是不好的形式。

非常感谢在 Spark 中的这种情况下以正确方式匹配模式的任何帮助。

abstract class a extends Serializable {val a: Int}
case class b(a: Int) extends a
case class bNull(a: Int=0) extends a

val x: List[a] = List(b(0), b(1), bNull())
val xRdd = sc.parallelize(x)

尝试在 Scala REPL 中有效但在 Spark 中失败的模式匹配
def f(x: a) = x match {
case b(n) => "b"
case bNull(n) => "bnull"
case _ => "???"
}

解决方法在 Spark 中起作用,但形式不佳(我认为)
def f2(x: a) = {
if (x.isInstanceOf[b]) {
"b"
} else if (x.isInstanceOf[bNull]) {
"bnull"
} else {
"???"
}
}

查看结果
xRdd.map(f).collect                   //does not work in Spark
// result: Array("???", "???", "???")
xRdd.map(f2).collect // works in Spark
// resut: Array("b", "b", "bnull")
x.map(f(_)) // works in Scala REPL
// result: List("b", "b", "bnull")

使用的版本...
Spark 结果在 spark-shell 中运行(AWS EMR-4.3 上的 Spark 1.6)
SBT 0.13.9 (Scala 2.10.5) 中的 Scala REPL

最佳答案

这是 Spark REPL 的一个已知问题。您可以在 SPARK-2620 中找到更多详细信息.它影响 Spark REPL 中的多个操作,包括 PairwiseRDDs 上的大多数转换。 .例如:

case class Foo(x: Int)

val foos = Seq(Foo(1), Foo(1), Foo(2), Foo(2))
foos.distinct.size
// Int = 2

val foosRdd = sc.parallelize(foos, 4)
foosRdd.distinct.count
// Long = 4

foosRdd.map((_, 1)).reduceByKey(_ + _).collect
// Array[(Foo, Int)] = Array((Foo(1),1), (Foo(1),1), (Foo(2),1), (Foo(2),1))

foosRdd.first == foos.head
// Boolean = false

Foo.unapply(foosRdd.first) == Foo.unapply(foos.head)
// Boolean = true

更糟糕的是,结果取决于数据分布:
sc.parallelize(foos, 1).distinct.count
// Long = 2

sc.parallelize(foos, 1).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _).collect
// Array[(Foo, Int)] = Array((Foo(2),2), (Foo(1),2))

您可以做的最简单的事情是在 REPL 之外定义和打包所需的案例类。使用 spark-submit 直接提交的任何代码也应该工作。

在 Scala 2.11+ 中,您可以使用 paste -raw 在 REPL 中直接创建包.
scala> :paste -raw
// Entering paste mode (ctrl-D to finish)

package bar

case class Bar(x: Int)


// Exiting paste mode, now interpreting.

scala> import bar.Bar
import bar.Bar

scala> sc.parallelize(Seq(Bar(1), Bar(1), Bar(2), Bar(2))).distinct.collect
res1: Array[bar.Bar] = Array(Bar(1), Bar(2))

关于scala - Apache Spark 中的案例类相等,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/35301998/

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