Question

当我运行此代码时，在某些情况下会出现空集合错误。

    val result = df
                  .filter(col("channel_pk") === "abc")
                  .groupBy("member_PK")
                  .agg(sum(col("price") * col("quantityOrdered")) as "totalSum")
                  .select("totalSum")
                  .rdd.map(_ (0).asInstanceOf[Double]).reduce(_ + _)

错误发生在这一行：

.rdd.map(_ (0).asInstanceOf[Double]).reduce(_ + _)

当集合为空时，我希望result等于0.我该怎么办？

Answer 1

错误仅出现在该行，因为这是您第一次进行某些操作。在那之前火花没有执行任何事情（懒惰）。你的df只是空的。您可以通过以下方式添加来验证它： assert(!df.take(1).isEmpty)

Answer 2

当集合为空时，我希望结果等于0.我该怎么做？

在进行聚合之前，只需检查数据框是否有某些行

val result = if(df.take(1).isEmpty) 0 else df
  .filter(col("channel_pk") === "abc")
  .groupBy("member_PK")
  .agg(sum(col("price") * col("quantityOrdered")) as "totalSum")
  .select("totalSum")
  .rdd.map(_(0).asInstanceOf[Double]).reduce(_ + _)

或者您也可以使用count

val result = if(df.count() == 0) 0 else df
  .filter(col("channel_pk") === "abc")
  .groupBy("member_PK")
  .agg(sum(col("price") * col("quantityOrdered")) as "totalSum")
  .select("totalSum")
  .rdd.map(_(0).asInstanceOf[Double]).reduce(_ + _)

Spark java.lang.UnsupportedOperationException：空集合

2 个答案: