在Spark数据集中添加ADT列?

时间:2019-12-18 10:31:35

标签: scala apache-spark apache-spark-dataset algebraic-data-types apache-spark-encoders

我想创建一个包含ADT列的数据集。基于以下问题:Encode an ADT / sealed trait hierarchy into Spark DataSet column 我知道,有一种用kryo编码的解决方案,但这并没有真正的帮助。 还有另一种解决问题的方法,它更好。让我们定义以下ADT:

sealed case class Animal(sound: String)
object Cat extends Animal("miau")
object Dog extends Animal("wuff") 

并定义一个使用Animal

的案例类
case class Pet(name: String, sound: Animal)

我现在可以轻松地从Pet中创建数据集

val ds = List(Pet("Tom", Cat), Pet("Beethoven", Dog)).toDS
ds.show()
+---------+------+
|     name| sound|
+---------+------+
|      Tom|[miau]|
|Beethoven|[wuff]|
+---------+------+

请注意,声音Struct,但是提取元素很简单:

ds.select("name", "sound.*").show()
+---------+-----+
|name     |sound|
+---------+-----+
|Tom      |miau |
|Beethoven|wuff |
+---------+-----+

实际上,这是我要实现的最终结构。 我面临两个问题。

  1. 通常,从案例类继承不是一个好主意
  2. 详尽的模式匹配要求默认情况

问题2的示例:

 def getSound(animal: Animal): String = animal match {
   case Cat => Cat.sound
   case Dog => Dog.sound
   case _ => ""
 }

为解决问题2,我尽管创建了一个密封的抽象类。我也想把它制作成产品

sealed abstract class Animal(sound: String) extends Product
case object Cat extends Animal("miau")
case object Dog extends Animal("wuff")

现在解决了问题2,并且不再需要任何默认情况。但是我无法从Animal创建数据集。我得到以下异常: java.lang.RuntimeException: Error while encoding: java.lang.RuntimeException: Couldn't find sound on class Animal

我真正想要获得的是获得与Option相同的行为。 我们可以创建一个包含可选字段的案例类:

case class Person(name: String, age: Option[Int])
List(Person("Jack", Some(26)), Person("Julia", None)).toDS.show()
+-----+----+
| name| age|
+-----+----+
| Jack|  26|
|Julia|null|
+-----+----+

我检查了 Option 的实现,它也是一个密封的抽象类,所以我缺少了什么? 选项如何对数据集进行编码?

更新

对不起,用 Option 的最后一部分在这里没有太大意义,因为您需要在其中明确编写要在数据集中最后看到的值。

但是问题仍然存在,如何编码具有正确模式匹配的ADT创建的列。

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

我缺少的是我的 Animal 类的 apply 方法。

sealed abstract class Animal(val sound: String) extends Product with Serializable
  case object Cat extends Animal(sound = "miau")
  case object Dog extends Animal(sound = "wuff")
  object Animal {
    def apply(animal: Animal): String = animal match {
      case Cat => Cat.sound
      case Dog => Dog.sound
    }
  }

使用此方法,我可以获得几乎想要的结果:

val ds = List(Pet("Tom", Cat), Pet("Beethoven", Dog)).toDS
ds.show()
+---------+------+
|     name| sound|
+---------+------+
|      Tom|[miau]|
|Beethoven|[wuff]|
+---------+------+

答案 1 :(得分:0)

sanyi14ka实际上将永远无法工作。

DataSet中的ADT /枚举编码器主题不是新话题,但是直到今天它仍然无法正常工作。

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