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在 Apache Spark 2.+ 上使用 DataFrames,有没有办法获取底层 RDD 并将生成的 Java 代码转储到控制台?
最佳答案
这可以使用 QueryExecution.debug.codegen
来完成.此值可通过 .queryExecution
在 Dataframe/Dataset 上访问(这是一个“开发者 API”,即不稳定,容易损坏,因此只能用于调试)。这适用于 Spark 2.4.0,并且从代码来看,它似乎应该适用于 2.0.0(或更高版本):
scala> val df = spark.range(1000)
df: org.apache.spark.sql.Dataset[Long] = [id: bigint]
scala> df.queryExecution.debug.codegen
Found 1 WholeStageCodegen subtrees.
== Subtree 1 / 1 ==
*(1) Range (0, 1000, step=1, splits=12)
Generated code:
/* 001 */ public Object generate(Object[] references) {
/* 002 */ return new GeneratedIteratorForCodegenStage1(references);
/* 003 */ }
/* 004 */
/* 005 */ // codegenStageId=1
/* 006 */ final class GeneratedIteratorForCodegenStage1 extends org.apache.spark.sql.execution.BufferedRowIterator {
/* 007 */ private Object[] references;
/* 008 */ private scala.collection.Iterator[] inputs;
/* 009 */ private boolean range_initRange_0;
/* 010 */ private long range_number_0;
/* 011 */ private TaskContext range_taskContext_0;
/* 012 */ private InputMetrics range_inputMetrics_0;
/* 013 */ private long range_batchEnd_0;
/* 014 */ private long range_numElementsTodo_0;
/* 015 */ private org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.codegen.UnsafeRowWriter[] range_mutableStateArray_0 = new org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.codegen.UnsafeRowWriter[1];
...
/* 104 */ ((org.apache.spark.sql.execution.metric.SQLMetric) references[0] /* numOutputRows */).add(range_nextBatchTodo_0);
/* 105 */ range_inputMetrics_0.incRecordsRead(range_nextBatchTodo_0);
/* 106 */
/* 107 */ range_batchEnd_0 += range_nextBatchTodo_0 * 1L;
/* 108 */ }
/* 109 */ }
/* 110 */
/* 111 */ }
关于apache-spark - 如何将生成的 Java 代码转储到标准输出?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52344041/
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