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SparkおよびScalaで例外を処理する方法

.map操作がデータのすべての要素で正しく機能しない、FileNotFound例外など、Sparkで一般的な例外を処理しようとしています。既存の質問と次の2つの投稿をすべて読みました。

https://rcardin.github.io/big-data/Apache-spark/scala/programming/2016/09/25/try-again-Apache-spark.html

https://www.nicolaferraro.me/2016/02/18/exception-handling-in-Apache-spark

行attributes => mHealthUser(attributes(0).toDouble, attributes(1).toDouble, attributes(2).toDouble内でTryステートメントを試しました
したがって、attributes => Try(mHealthUser(attributes(0).toDouble, attributes(1).toDouble, attributes(2).toDouble)

しかし、それはコンパイルされません。コンパイラーは後で.toDF()ステートメントを認識しません。 JavaのようなTry {Catch {}}ブロックも試しましたが、スコープを正しく設定できません。 dfは返されません。これを正しく行う方法を誰かが知っていますか？ Sparkフレームワークは、FileNotFound例外を追加せずに既に処理しているようですが、これらの例外も処理する必要があります。しかし、たとえば、入力ファイルの列数が間違っている場合のスキーマ。

これがコードです：

object DataLoadTest extends SparkSessionWrapper {
/** Helper function to create a DataFrame from a textfile, re-used in        subsequent tests */
def createDataFrame(fileName: String): DataFrame = {

import spark.implicits._

//try {
val df = spark.sparkContext
  .textFile("/path/to/file" + fileName)
  .map(_.split("\\t"))
//mHealth user is the case class which defines the data schema
  .map(attributes => mHealthUser(attributes(0).toDouble, attributes(1).toDouble, attributes(2).toDouble,
        attributes(3).toDouble, attributes(4).toDouble,
        attributes(5).toDouble, attributes(6).toDouble, attributes(7).toDouble,
        attributes(8).toDouble, attributes(9).toDouble, attributes(10).toDouble,
        attributes(11).toDouble, attributes(12).toDouble, attributes(13).toDouble,
        attributes(14).toDouble, attributes(15).toDouble, attributes(16).toDouble,
        attributes(17).toDouble, attributes(18).toDouble, attributes(19).toDouble,
        attributes(20).toDouble, attributes(21).toDouble, attributes(22).toDouble,
        attributes(23).toInt))
  .toDF()
  .cache()
df
} catch {
    case ex: FileNotFoundException => println(s"File $fileName not found")
    case unknown: Exception => println(s"Unknown exception: $unknown")

}
}

すべての提案に感謝します。ありがとう！

scalaapache-sparkexception-handling
4
LucieCBurgess

別のオプションは、scalaで Try typeを使用することです。

例えば：

def createDataFrame(fileName: String): Try[DataFrame] = {

try {
      //create dataframe df
      Success(df)
    } catch {
      case ex: FileNotFoundException => {
        println(s"File $fileName not found")
        Failure(ex)
      }
      case unknown: Exception => {
        println(s"Unknown exception: $unknown")
        Failure(unknown)
      }
    }
  }

ここで、呼び出し側で、次のように処理します。

createDataFrame("file1.csv") match {
  case Success(df) => {
    // proceed with your pipeline
  }
  case Failure(ex) => //handle exception
}

これは、呼び出し側が失敗の理由を知っており、より適切に処理できるため、Optionを使用するよりもわずかに優れています。

10
Neeraj Malhotra

createDataFrameメソッドから例外をスローするようにして（そしてそれを外部で処理して）、署名を変更してOption[DataFrame]を返すようにします。

  def createDataFrame(fileName: String): Option[DataFrame] = {

    import spark.implicits._

    try {
      val df = spark.sparkContext
        .textFile("/path/to/file" + fileName)
        .map(_.split("\\t"))
        //mHealth user is the case class which defines the data schema
        .map(attributes => mHealthUser(attributes(0).toDouble, attributes(1).toDouble, attributes(2).toDouble,
        attributes(3).toDouble, attributes(4).toDouble,
        attributes(5).toDouble, attributes(6).toDouble, attributes(7).toDouble,
        attributes(8).toDouble, attributes(9).toDouble, attributes(10).toDouble,
        attributes(11).toDouble, attributes(12).toDouble, attributes(13).toDouble,
        attributes(14).toDouble, attributes(15).toDouble, attributes(16).toDouble,
        attributes(17).toDouble, attributes(18).toDouble, attributes(19).toDouble,
        attributes(20).toDouble, attributes(21).toDouble, attributes(22).toDouble,
        attributes(23).toInt))
        .toDF()
        .cache()

      Some(df)
    } catch {
      case ex: FileNotFoundException => {
        println(s"File $fileName not found")
        None
      }
      case unknown: Exception => {
        println(s"Unknown exception: $unknown")
        None
      }
    }
  }

編集：createDataFrameの呼び出し側にはいくつかのパターンがあります。複数のファイル名を処理している場合は、たとえば、行う：

 val dfs : Seq[DataFrame] = Seq("file1","file2","file3").map(createDataFrame).flatten

単一のファイル名で作業している場合は、次のことができます。

createDataFrame("file1.csv") match {
  case Some(df) => {
    // proceed with your pipeline
    val df2 = df.filter($"activityLabel" > 0).withColumn("binaryLabel", when($"activityLabel".between(1, 3), 0).otherwise(1))
  }
  case None => println("could not create dataframe")
}
1
Raphael Roth

データフレーム列にtryおよびcatchブロックを適用します。

(try{$"credit.amount"} catch{case e:Exception=> lit(0)}).as("credit_amount")
0
Rajiv Singh