Spark如何通过Join使用UDF
Spark是一个开源的大数据处理框架，可以用于分布式数据处理和分析。它提供了丰富的API和工具，可以在大规模数据集上进行高效的数据处理。
在Spark中，可以使用Join操作将两个数据集合并在一起。Join操作是通过共享一个或多个键值对来合并两个数据集的操作。在使用Join操作时，可以结合使用用户定义函数（UDF）来对数据进行自定义处理。
UDF是一种用户自定义的函数，可以在Spark中使用。它允许用户根据自己的需求定义函数逻辑，并将其应用于数据集的每个元素。通过使用UDF，可以在Join操作中对数据进行更复杂的处理和转换。
使用UDF进行Join操作的步骤如下：
- 首先，需要定义一个UDF函数，该函数接受输入参数并返回处理后的结果。可以使用Scala、Java或Python等编程语言来定义UDF函数。
- 然后，将定义的UDF函数注册到Spark的函数注册表中，以便在后续的操作中可以使用。
- 接下来，使用Join操作将两个数据集合并在一起。在Join操作中，可以使用注册的UDF函数对数据进行处理。可以根据需要选择不同的Join类型，如内连接、外连接、左连接或右连接。
- 最后，执行Join操作并获取结果数据集。
使用UDF进行Join操作的优势是可以根据具体需求对数据进行自定义处理，灵活性更高。UDF可以在Join操作中进行各种复杂的数据转换和计算，满足不同场景下的需求。
在腾讯云的产品中，与Spark相关的产品是腾讯云的云数据仓库CDW（Cloud Data Warehouse）。CDW是一种基于Spark的大数据分析服务，提供了高性能的数据存储和分析能力。通过CDW，可以轻松地进行大规模数据处理和分析，并结合使用UDF进行Join操作。
更多关于腾讯云云数据仓库CDW的信息和产品介绍，可以访问以下链接地址： https://cloud.tencent.com/product/cdw
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from pyspark.sql.types import IntegerType
from pyspark.sql.types import IntegerType
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findspark.init()
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总共有400万行和20万个唯一的userID。
我还有一个50,000 userID的列表要排除。
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下面是我正在应
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在星火中查找数据
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-------------------
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因此，我有一个CSV，它包含空间(latitude，longitude)和时态(timestamp)数据。
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问题的更新：
在@Alvaro是帮助之后，我创建了这个java类：
public
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我有一个有结构的Dataframe：
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两行的例子可以是：(a，b，c，d)和(d，e，a)，我想将这些行转换为(a，b，c，d，e)和(d，e，a，b，c)。
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val result = df.map(f => {
if(df.exists(x => x._1.contains(f._2))) {
(f._1, df.filter(x => x._1.contains(f._2)).head._1)
} else
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我试图加入两个蜂箱桌，欧米茄和卡，如下：
表omega：
+------+--------+-------+-----+-----+
|pid |enventid|card_id|count|name |
+------+--------+-------+-----+-----+
|111111|"sk" |"pro" |2 |"aaa"|
|222222|"sk" |"pro" |2 |"ddd"|
+------+--------+-------+-----+--
浏览 0提问于2018-04-01得票数 0
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如何从字符串值中获取数字代码？
、、、、
我已经使用pyspark.sql将csv文件导入spark，并通过以下方式将其注册为临时表：
import pyspark
from pyspark.sql import SQLContext
sc = pyspark.SparkContext()
from pyspark.sql import HiveContext
sqlCtx= HiveContext(sc)
spark_df = sqlCtx.read.format('com.databricks.spark.csv').options(header='true', inferschema='
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接受未知列数的Spark UDF
、、、、
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list_df = [df1, df2, df3, df4]
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# df2.columns = ['a', 'b', 'c']
# df3.columns = ['a', 'b', 'c', 'd']
# df4.columns = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e&#
浏览 4提问于2016-08-06得票数 3
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我想要更新spark-SQL中的表中的一行，那么我该怎么做呢？例如，我的原始查询是，从学生集标记更新= 56，其中id =1；
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我想做一件简单的事。我想把所有的事件统计成2分钟的时间戳。
效果很好。
df = df.groupBy(window(df["time_value"], "2 minutes")).count()
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+--------------------+-----+
| window|count|
+--------------------+-----+
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|[2018-04-10 00:42...| 100|
|[2018-04-10 04:14...| 54|
|[2018-04-06 15:
浏览 1提问于2018-05-15得票数 1
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我使用在scala中返回true/false的一些业务逻辑，在中添加了一列。实现是使用UDF完成的，UDF有10个以上的参数，因此在使用UDF之前我们需要先注册UDF。已完成以下工作
spark.udf.register("new_col", new_col)
// writing the UDF
val new_col(String, String, ..., Timestamp) => Boolean = (col1: String, col2: String, ..., col12: Timestamp) => {
if ( ... ) true
浏览 0提问于2019-04-20得票数 0
我需要实现一个动态的“自带代码”函数，用于注册从我自己的代码之外创建的UDF。这是容器化的，入口点是一个标准的python解释器(而不是pypsark)。基于启动时的配置设置，spark容器将使用如下所示进行自我初始化。我们事先不知道函数定义，但如果需要，我们可以在容器上预安装依赖项。
def register_udf_module(udf_name, zip_or_py_path, file_name, function_name, return_type="int"):
# Psueduocode:
global sc, spark
sc.addP
浏览 1提问于2020-01-30得票数 1
1回答
我正在尝试一些与pyspark相关的实验，在连接到AWS EMR实例的jupyter笔记本上。我有一个spark dataframe，它从s3读取数据，然后过滤掉一些东西。使用df1.printSchema()输出打印模式，如下所示： root
|-- idvalue: string (nullable = true)
|-- locationaccuracyhorizontal: float (nullable = true)
|-- hour: integer (nullable = true)
|-- day: integer (nullable = true)
|-- da
浏览 39提问于2019-05-09得票数 2
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我在Spark表达式( SQL语言)中使用自己的Spark函数(不是通过Spark )。如果在我的UDF函数中出现故障，我想使用所有列访问整行，并公开此信息(例如，通过自定义异常或日志)，以更好地处理错误。
现在，我不知道如何访问UDF中的行列，甚至不知道如何通过SQL将所有列传递给我的UDF。请建议一下。
浏览 1提问于2020-02-25得票数 2
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1回答
我有两个用Spark创建的Cassandra表。
现在我需要比较这两个表。
这是我的表格
Table A
Cols:
Name LastName Adress City
Table B
Cols
Adress City PostCode
地址并不总是相同的:街道可以是St，Str，St...
我想做的是。检查表格A的每一行的地址，并将它们与表格B的每个地址进行比较。如果它们几乎相同，我会将邮政编码添加到表格A中。
最好的方法是什么？我已经开始使用Solr查询，但它似乎相当慢。现在，我正在尝试使用Spark join，但我不确定是否可以管理不完全相等的列的操作。
你认为最好的方法是
浏览 0提问于2017-08-03得票数 0
我正在开发一个spark 2.0.0版本，其中我的需求是在我的sql上下文中使用'com.facebook.hive.udf.UDFNumberRows‘函数来使用其中一个查询。在我的集群with Hive查询中，我将其用作临时函数，只需定义:创建临时函数myFunc为'com.facebook.hive.udf.UDFNumberRows'，这非常简单。
我尝试将其注册到sparkSession，如下所示，但得到一个错误：
sparkSession.sql("""CREATE TEMPORARY FUNCTION myFunc AS '
浏览 1提问于2016-11-02得票数 5
2回答
我是PySpark和Pandas的新手，我运行以下Pandas函数来混淆包含字符串的列(例如:输入'Luke‘将导致'ulek')
pandas_udf("string")
def jumble_string(column: pd.Series)-> pd.Series:
return column.apply(lambda x: None if x==None else ''.join(random.sample(x, len(x))).lower())
spark_df = spark_df.withColumn(
浏览 1提问于2021-08-30得票数 1
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2回答
我正在尝试将一些Pandas代码转换为Spark以进行缩放。myfunc是一个复杂应用程序接口的包装器，它接受一个字符串并返回一个新的字符串(这意味着我不能使用矢量化函数)。
def myfunc(ds):
for attribute, value in ds.items():
value = api_function(attribute, value)
ds[attribute] = value
return ds
df = df.apply(myfunc, axis='columns')
myfunc获取一个DataSeri
浏览 2提问于2019-02-02得票数 1
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我正在尝试将数据帧导出到S3存储桶的.csv文件中。 不幸的是，它保存在拼图文件中。 谁能让我知道，如何得到出口火花源数据帧到.csv文件。 我尝试了下面的代码: predictions.select("probability").write.format('csv').csv('s3a://bucketname/output/x1.csv') 它抛出这个错误: CSV数据源不支持结构，values:array>数据类型。 感谢任何人的帮助。 注意:我的spark设置是基于zepplin的。 谢谢，Naseer
浏览 15提问于2019-02-11得票数 2
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如何在Spark2.3中编写arrays_zip的等效函数？
来自Spark 2.4的源代码
def arrays_zip(*cols):
"""
Collection function: Returns a merged array of structs in which the N-th struct contains all
N-th values of input arrays.
:param cols: columns of arrays to be merged.
>>> from pyspark
浏览 4提问于2020-04-29得票数 7
下面的代码将导致NullPointerException。我不确定，这个异常是发生在某些行上，还是总是因为dataframe很大而无法指向行。
def removeUnwantedLetters(str: String): String = {
str.split("\\W+").filter(word => (word.matches("[a-z]+") && (word.length > 1))).mkString(" ")
}
val myudf = spark.udf.register("le
浏览 0提问于2018-11-30得票数 0
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1回答
尝试使用以下命令检查某些列中是否有NaN值 ddf_temp = ddf.select('col1', 'col2' ...) # all int type
ddf_temp.select([count(when(isnull(c), c)).alias(c) for c in ddf_temp.columns]).show() 我可以找出哪些列给了我这些错误，但我找不到为什么会出现这样的错误： ---------------------------------------------------------------------------
Py4JJav
浏览 27提问于2019-08-23得票数 0
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1回答
我正在使用scala在星火框架中编写一个内联函数，它将接受一个字符串输入，执行一个sql语句并返回一个字符串值。
val testfunc: (String=>String)= (arg1:String) =>
{val k = sqlContext.sql("""select c_code from r_c_tbl where x_nm = "something" """)
k.head().getString(0)
}
我将这个scala函数注册为一
浏览 0提问于2016-08-12得票数 1
我是scala和spark的新手，我一整天都在努力寻找这个问题的解决方案--这让我头疼不已。我已经尝试了以下代码的20种不同变体，但在尝试对列执行计算时总是出现type mismatch错误。
我有一个spark数据帧，我希望检查特定列中的每个字符串是否包含来自预定义的单词List (或Set)的任意数量的单词。
以下是一些用于复制的示例数据：
// sample data frame
val df = Seq(
(1, "foo"),
(2, "barrio"),
(3, "gitten"),
(
浏览 5提问于2017-08-01得票数 3
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使用python3.6测试现有的代码，但是一些人不知道问题出在哪里，以前使用python2.7的udf是如何工作的。有没有人在本地或分布式环境中遇到类似的问题？类似于
Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 3.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 0.0 in stage 3.0 (TID 202, localhost, executor driver): org.apache.spark.api.python.PythonException: Traceback (mos
浏览 4提问于2020-01-15得票数 1
例如，我们使用Spark执行下面的SQL，我们需要my_udf(row)返回Spark中的分区id。
add jar hdfs:///dir/udf/udf.jar;
create temporary function my_udf as 'com.my.MyUDF';
select row, my_udf(row) from table;
我已经知道如何让taskId在Hive中在MR engine：中执行，但是在Spark中执行它并不有效。请告诉我如何获得partitionID或taskContext的火花在蜂巢UDF，非常感谢！
浏览 3提问于2021-06-22得票数 1
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我有两个数据帧df1和df2。它们都有以下架构：
|-- ts: long (nullable = true)
|-- id: integer (nullable = true)
|-- managers: array (nullable = true)
| |-- element: string (containsNull = true)
|-- projects: array (nullable = true)
| |-- element: string (containsNull = true)
df1是从avro文件创建的，而df2是从等效的拼图文件创建的。但是
浏览 0提问于2016-07-29得票数 16
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1回答
我正在使用木星笔记本运行星火。当我试图从我的自定义导入jar注册一个UDF时，我的问题就出现了。
这就是我如何在我的自定义jar中创建th的方式：
package com.udf;
import org.apache.spark.sql.api.java.UDF1;
public class TestUDF implements UDF1<String,String> {
public String call(String arg) throws Exception {
return doSomehing(arg);
}
...
然后我试着把它像这样从木星
浏览 2提问于2021-01-28得票数 1
2回答
让我们假设拥有这个Pyspark dataframe：
x = np.random.randint(1, 100, 1000)
y = np.random.randint(1, 100, 1000)
z = np.random.randint(1, 100, 1000)
df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y, 'z': z})
spark_df = spark.createDataFrame(df)
让我们假设有以下值列表：
lst = [10, 20, 30]
我想检索所有3 (=len(lst))行的spark
浏览 5提问于2021-09-28得票数 4
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1回答
我有一个Spark，其中我试图调用一个UDF [它是我使用Spark udf创建的。
val udfName = udf(somemethodName)
val newDF = df.withColumn("columnnew", udfName(col("anotherDFColumn"))
我正在尝试使用另一个作为val存储在somemethodName中的DF，但是DF以null的形式出现。
只有当我在newDF中使用where子句时，才会发生这种情况。
我是不是遗漏了什么?难道不可能在UDF方法中使用另一个变量/方法吗？
还是我要用广播做点什么？目前，我
浏览 1提问于2016-11-23得票数 0
我的星火数据集中有一组动态列。我想传递列数组，而不是单独的列。我们如何编写UDF函数，以便它接受列数组。
我试过传递字符串序列，但它失败了。
static UDF1<Seq<String>, String> udf = new UDF1<Seq<String>, String>() {
@Override
public String call(Seq<String> t1) throws Exception {
return t1.toString();
浏览 0提问于2019-07-03得票数 1
我是spark的新手。我使用结构化流媒体从kafka中读取数据。
我可以在Scala中使用以下代码读取数据：
val data = spark.readStream
.format("kafka")
.option("kafka.bootstrap.servers", brokers)
.option("subscribe", topics)
.option("startingOffsets", startingOffsets)
.load()
我在value列中的数据
浏览 1提问于2017-10-19得票数 2
在星星之火数据框架中，我的一个列包含一个浮点值数组，如何将该列转换为BinaryType。
以下是一些示例数据及其外观：
val df = spark.sparkContext.parallelize(Seq(("one", Array[Float](1, 2, 3, 4, 5)), ("two", Array[Float](6, 7, 8, 9, 10)))).toDF("Name", "Values")
df.show()
df:org.apache.spark.sql.DataFrame
Name:string
Values
浏览 0提问于2019-09-09得票数 2
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在spark.sql查询中注册和使用pyspark version 3.1.2内置函数的正确方式是什么？ 下面是一个创建pyspark DataFrame对象并在纯SQL中运行简单查询的最小示例。 尝试使用...TypeError: Invalid argument, not a string or column: -5 of type <class 'int'>. For column literals, use 'lit', 'array', 'struct' or 'create_map' fu
浏览 4提问于2021-08-19得票数 0
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1回答
我只是有点困惑如何创建火花udf。我现在有一个函数parse_xml，并执行以下操作：
spark.udf.register("parse_xml_udf", parse_xml)
parsed_df = xml_df.withColumn("parsed_xml', parse_xml_udf(xml_df['raw_xml']))
其中xml_df是原始的spark，而raw_xml是我想要应用函数的列。
我见过像spark_udf = udf(parse_xml, StringType())这样的几个地方--这和spark.udf.regi
浏览 2提问于2020-06-30得票数 0
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1回答
我有一个问题，一个长期的，复杂的火花工作，其中包含一个udf。
我一直遇到的问题是，尽管没有错误消息，但udf似乎没有得到正确的调用。
我知道没有正确地调用它，因为输出是写入的，只有udf应该计算的任何内容都是NULL，并且在本地调试时没有出现print语句。
唯一的原因是这段代码以前使用了不同的输入数据，这意味着错误必须与输入有关。
输入的变化主要意味着使用了不同的列名，这在代码中得到了解决。
对于第一个输入，即“工作”输入，将执行Print语句。
这两个输入都是使用来自同一个数据库的相同的一系列步骤创建的，通过检查，这两个输入似乎都没有问题。
我以前从未经历过这样的行为，任何可能导致这种行
浏览 0提问于2018-11-19得票数 0
我想知道Spark是否支持WITH子句中定义的查询的缓存结果。Spark查询如下所示：
with base_view as
(
select some_columns from some_table
WHERE
expensive_udf(some_column) = true
)
... multiple query join based on this view
虽然此查询使用Spark，但我注意到UDF多次应用于相同的数据集。在这个用例中，UDF非常昂贵。因此，我想缓存base_view的查询结果，以便后续的查询能够从缓存的结果中获益。
我知道您可以使用给定的查询创建和缓存表，然后
浏览 0提问于2019-02-17得票数 3
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我是Spark初学者。我使用的是Python和Spark数据帧。我刚刚了解了用户定义函数(udf)，人们必须先注册才能使用它。问:在什么情况下，你想创建一个udf而不是一个简单的(Python)函数？
非常感谢!
浏览 0提问于2017-12-01得票数 2
1回答
我试着把一个完整文件的最后一个文件处理掉，我的代码看起来就像
val testUdf = spark.udf.register("get_filename", (fullpath: String) => {
val lastIndex = fullpath.lastIndexOf("/")
fullpath.substring(lastIndex, fullpath.length - 1)}, DataTypes.StringType)
我得到了一个错误：
Error:(39, 29) overloaded method value registe
浏览 3提问于2018-06-28得票数 1
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1回答
这就是我如何在星火数据帧中加载csv文件的方式。
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
import sqlContext.implicits._
import org.apache.spark.{ SparkConf, SparkContext }
import java.sql.{Date, Timestamp}
import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.funct
浏览 4提问于2017-10-05得票数 2
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2回答
我有两个文件存储在其中：
IP范围-国家查询
来自不同IP的请求列表
IP以整数形式存储(使用inet_aton())。
我尝试使用Spark将两个文件加载到dataframes中并将它们注册为临时表来连接这些数据段。
GeoLocTable - ipstart, ipend, ...additional Geo location data
Recordstable - INET_ATON, ...3 more fields
我尝试使用Spark连接这些数据，使用如下所示的SQL语句-
"select a.*, b.* from Recordstable a left
浏览 4提问于2016-06-21得票数 6
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3回答
这样做是可行的：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import pandas_udf
import pandas as pd
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
@pandas_udf(returnType="long")
def add_one(v: pd.Series) -> pd.Series:
return v.add(1)
spark.udf.register("add_one", add
浏览 10提问于2021-10-18得票数 6
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我有一个spark scala udf，它接受一个参数作为dataframe的列，另一个参数作为列表，但当我运行该函数时，它抛出错误，指向列表参数为
type mismatch, found spark.sql.row ,required spark.sql.column
我正在运行udf，参数如下：
udf_name($"column_name"，List_name)
请指导
浏览 2提问于2018-08-19得票数 0
当我执行show()时，spark UDF可以工作，但当我对UDF结果执行filter时，它会给我错误。
udf函数
def chkInterPunctuation(sent) :
for char in sent[1:-2] :
if char in ["\"", "'", ".", "!", "?"] :
return True
return False
cip = udf(chkInterPunctuation, BooleanTyp
浏览 0提问于2018-11-21得票数 1
我试图根据现有列向我的数据框架添加一个新列，其中数据是一个自定义对象数组。假设对象类型为MyObject，我试图执行如下操作：
Column col = df.col("old_col");
Encoder<MyObject[]> encoder = Encoders.bean(MyObject[].class);
TypedColumn<Object, MyObject[]> typedColumn = col.as(encoder);
df = df.withColumn("new_col",functions.callUDF(
浏览 5提问于2017-09-19得票数 0
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嗨，我正在做一个火花流媒体项目。在这个项目中，我要从Kafka流接收解析数据(Proto Buf消息)
我不知道如何在Kafka中解析Proto Buf消息。
我正在尝试理解下面的代码来开始解析protobuf消息。
def main(参数: ArrayString) {
val spark = SparkSession.builder.
master("local")
.appName("spark session example")
.getOrCreate()
import spark.implicits._
val ds1 = spark
浏览 0提问于2017-06-07得票数 2
我目前正在使用Apache进行流项目。我有两个数据源，第一个来自卡夫卡的新闻数据。这些数据每次都在更新。第二个，我得到了masterWord字典。这个变量包含单词的数据和单词的唯一键。
我想要处理新闻数据，然后通过将数据与words_id字典进行匹配，将其从单词的Seq转换为masterWord的Seq。但是，在访问UDF中的masterWord数据时，我遇到了问题。当我试图访问UDF内部的数据时，火花返回此错误
由: org.apache.spark.SparkException:由于阶段失败导致作业中止:阶段4.0中的任务0失败1次，最近的失败:丢失任务0.0i在阶段4.0 (TID 4
浏览 0提问于2019-03-10得票数 1
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