왜 NullPointerException이에서 UDF 결과에서 DataFrame를 accesing?

나는 스파크 응용 프로그램을 실행하는 문제가있다.

소스 코드:

// Read table From HDFS
val productInformation = spark.table("temp.temp_table1")
val dict = spark.table("temp.temp_table2")

// Custom UDF
val countPositiveSimilarity = udf[Long, Seq[String], Seq[String]]((a, b) => 
    dict.filter(
        (($"first".isin(a: _*) && $"second".isin(b: _*)) || ($"first".isin(b: _*) && $"second".isin(a: _*))) && $"similarity" > 0.7
    ).count
)

val result = productInformation.withColumn("positive_count", countPositiveSimilarity($"title", $"internal_category"))

// Error occurs!
result.show

에러 메시지:

org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 54.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 0.3 in stage 54.0 (TID 5887, ip-10-211-220-33.ap-northeast-2.compute.internal, executor 150): org.apache.spark.SparkException: Failed to execute user defined function($anonfun$1: (array<string>, array<string>) => bigint)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GeneratedClass$GeneratedIterator.processNext(Unknown Source)
    at org.apache.spark.sql.execution.BufferedRowIterator.hasNext(BufferedRowIterator.java:43)
    at org.apache.spark.sql.execution.WholeStageCodegenExec$$anonfun$8$$anon$1.hasNext(WholeStageCodegenExec.scala:377)
    at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan$$anonfun$2.apply(SparkPlan.scala:231)
    at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan$$anonfun$2.apply(SparkPlan.scala:225)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$mapPartitionsInternal$1$$anonfun$apply$25.apply(RDD.scala:826)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$mapPartitionsInternal$1$$anonfun$apply$25.apply(RDD.scala:826)
    at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute(MapPartitionsRDD.scala:38)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:323)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:287)
    at org.apache.spark.scheduler.ResultTask.runTask(ResultTask.scala:87)
    at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:99)
    at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:282)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617)
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)
Caused by: java.lang.NullPointerException
    at $anonfun$1.apply(<console>:45)
    at $anonfun$1.apply(<console>:43)
    ... 16 more

Driver stacktrace:
  at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.org$apache$spark$scheduler$DAGScheduler$$failJobAndIndependentStages(DAGScheduler.scala:1435)
  at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$abortStage$1.apply(DAGScheduler.scala:1423)
  at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$abortStage$1.apply(DAGScheduler.scala:1422)
  at scala.collection.mutable.ResizableArray$class.foreach(ResizableArray.scala:59)
  at scala.collection.mutable.ArrayBuffer.foreach(ArrayBuffer.scala:48)
  at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.abortStage(DAGScheduler.scala:1422)
  at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$handleTaskSetFailed$1.apply(DAGScheduler.scala:802)
  at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$handleTaskSetFailed$1.apply(DAGScheduler.scala:802)
  at scala.Option.foreach(Option.scala:257)
  at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.handleTaskSetFailed(DAGScheduler.scala:802)
  at org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.doOnReceive(DAGScheduler.scala:1650)
  at org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.onReceive(DAGScheduler.scala:1605)
  at org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.onReceive(DAGScheduler.scala:1594)
  at org.apache.spark.util.EventLoop$$anon$1.run(EventLoop.scala:48)
  at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.runJob(DAGScheduler.scala:628)
  at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:1918)
  at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:1931)
  at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:1944)
  at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan.executeTake(SparkPlan.scala:333)
  at org.apache.spark.sql.execution.CollectLimitExec.executeCollect(limit.scala:38)
  at org.apache.spark.sql.Dataset$$anonfun$org$apache$spark$sql$Dataset$$execute$1$1.apply(Dataset.scala:2371)
  at org.apache.spark.sql.execution.SQLExecution$.withNewExecutionId(SQLExecution.scala:57)
  at org.apache.spark.sql.Dataset.withNewExecutionId(Dataset.scala:2765)
  at org.apache.spark.sql.Dataset.org$apache$spark$sql$Dataset$$execute$1(Dataset.scala:2370)
  at org.apache.spark.sql.Dataset.org$apache$spark$sql$Dataset$$collect(Dataset.scala:2377)
  at org.apache.spark.sql.Dataset$$anonfun$head$1.apply(Dataset.scala:2113)
  at org.apache.spark.sql.Dataset$$anonfun$head$1.apply(Dataset.scala:2112)
  at org.apache.spark.sql.Dataset.withTypedCallback(Dataset.scala:2795)
  at org.apache.spark.sql.Dataset.head(Dataset.scala:2112)
  at org.apache.spark.sql.Dataset.take(Dataset.scala:2327)
  at org.apache.spark.sql.Dataset.showString(Dataset.scala:248)
  at org.apache.spark.sql.Dataset.show(Dataset.scala:636)
  at org.apache.spark.sql.Dataset.show(Dataset.scala:595)
  at org.apache.spark.sql.Dataset.show(Dataset.scala:604)
  ... 48 elided
Caused by: org.apache.spark.SparkException: Failed to execute user defined function($anonfun$1: (array<string>, array<string>) => bigint)
  at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GeneratedClass$GeneratedIterator.processNext(Unknown Source)
  at org.apache.spark.sql.execution.BufferedRowIterator.hasNext(BufferedRowIterator.java:43)
  at org.apache.spark.sql.execution.WholeStageCodegenExec$$anonfun$8$$anon$1.hasNext(WholeStageCodegenExec.scala:377)
  at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan$$anonfun$2.apply(SparkPlan.scala:231)
  at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan$$anonfun$2.apply(SparkPlan.scala:225)
  at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$mapPartitionsInternal$1$$anonfun$apply$25.apply(RDD.scala:826)
  at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$mapPartitionsInternal$1$$anonfun$apply$25.apply(RDD.scala:826)
  at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute(MapPartitionsRDD.scala:38)
  at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:323)
  at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:287)
  at org.apache.spark.scheduler.ResultTask.runTask(ResultTask.scala:87)
  at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:99)
  at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:282)
  ... 3 more
Caused by: java.lang.NullPointerException
  at $anonfun$1.apply(<console>:45)
  at $anonfun$1.apply(<console>:43)
  ... 16 more

productInformation 및 DICT이 열에서 null 값이 있는지 여부를 내가 확인했다. 하지만 아무도 널 (null) 값이 없습니다.

캔 사람의 도움 나? 난 당신이 자세한 내용을 알려 예제 코드를 첨부 :

case class Target(wordListOne: Seq[String], WordListTwo: Seq[String])
val targetData = Seq(Target(Seq("Spark", "Wrong", "Something"), Seq("Java", "Grape", "Banana")),
                     Target(Seq("Java", "Scala"), Seq("Scala", "Banana")),
                     Target(Seq(""), Seq("Grape", "Banana")),
                     Target(Seq(""), Seq("")))
val targets = spark.createDataset(targetData)

case class WordSimilarity(first: String, second: String, similarity: Double)
val similarityData = Seq(WordSimilarity("Spark", "Java", 0.8), 
                     WordSimilarity("Scala", "Spark", 0.9), 
                     WordSimilarity("Java", "Scala", 0.9),
                     WordSimilarity("Apple", "Grape", 0.66),
                     WordSimilarity("Scala", "Apple", -0.1),
                     WordSimilarity("Gine", "Spark", 0.1)) 
val dict = spark.createDataset(similarityData)

val countPositiveSimilarity = udf[Long, Seq[String], Seq[String]]((a, b) => 
    dict.filter(
        (($"first".isin(a: _*) && $"second".isin(b: _*)) || ($"first".isin(b: _*) && $"second".isin(a: _*))) && $"similarity" > 0.7
    ).count
)

val countDF = targets.withColumn("positive_count", countPositiveSimilarity($"wordListOne", $"wordListTwo"))

이 예제 코드와 내 원래의 코드와 유사하다. 예제 코드는 잘 작동합니다. 어떤 점 나는 원래의 코드와 데이터를 확인해야?

해결법

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1.매우 흥미로운 질문입니다. 좀 검색을 수행해야하고, 여기 내 생각이다. 이 당신에게 조금 도움이되기를 바랍니다.

매우 흥미로운 질문입니다. 좀 검색을 수행해야하고, 여기 내 생각이다. 이 당신에게 조금 도움이되기를 바랍니다.

당신이 createDataset을 통해 데이터 세트를 생성 할 때, 불꽃은 LocalRelation 논리적 쿼리 계획이 데이터 집합을 할당합니다.
```
def createDataset[T : Encoder](data: Seq[T]): Dataset[T] = {
    val enc = encoderFor[T]
    val attributes = enc.schema.toAttributes
    val encoded = data.map(d => enc.toRow(d).copy())
    val plan = new LocalRelation(attributes, encoded)
    Dataset[T](self, plan)
  }
```
이 링크를 따르십시오 : LocalRelation 함수가 수집 좋아하거나 스파크 실행기를 사용하지 않고, 즉 국부적으로 실행될 수 있도록하기 위해 수행 잎 논리 계획이다.

그리고, 그것은 isLocal 방법 포인트 아웃 같은 사실
```
 /**
   * Returns true if the `collect` and `take` methods can be run locally
   * (without any Spark executors).
   *
   * @group basic
   * @since 1.6.0
   */
  def isLocal: Boolean = logicalPlan.isInstanceOf[LocalRelation]
```
물론, 당신은이 셋을 확인할 수 있습니다 것은 지역이다.

그리고, 표시 방법은 실제로 호출 내부적으로 가라.
```
private[sql] def showString(_numRows: Int, truncate: Int = 20): String = {
    val numRows = _numRows.max(0)
    val takeResult = toDF().take(numRows + 1)
    val hasMoreData = takeResult.length > numRows
    val data = takeResult.take(numRows)
```
그래서, 그 envidences으로, 나는 당신이 드라이버에서 DICT 데이터 세트에 수를 호출 할 때와 같은를 닮아 동작합니다, 통화 countDF.show이 실행되는 생각, 통화 횟수는 대상의 레코드 수입니다. 그리고, 물론 DICT 데이터 세트는 countDF 작업에 쇼를위한 지역 일 필요는 없습니다.

당신은 countDF을 저장하려고 할 수 있습니다, 그것은 당신에게 첫 번째 경우와 같은 예외를 줄 것이다 org.apache.spark.SparkException : 사용자 정의 된 기능을 수행하는 데 실패 ($ anonfun $ 1 (배열 <문자열> 배열 <문자열>) => BIGINT)
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2.당신은 UDF의 Dataframe의 내부를 사용할 수 없습니다. 당신은 productInformation 및 DICT에 가입해야하고, 가입 후 UDF 논리를 할 것입니다.

당신은 UDF의 Dataframe의 내부를 사용할 수 없습니다. 당신은 productInformation 및 DICT에 가입해야하고, 가입 후 UDF 논리를 할 것입니다.

from https://stackoverflow.com/questions/47111607/why-accesing-dataframe-from-udf-results-in-nullpointerexception by cc-by-sa and MIT license

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복붙노트

[SCALA] 왜 NullPointerException이에서 UDF 결과에서 DataFrame를 accesing?

왜 NullPointerException이에서 UDF 결과에서 DataFrame를 accesing?

해결법

1.매우 흥미로운 질문입니다. 좀 검색을 수행해야하고, 여기 내 생각이다. 이 당신에게 조금 도움이되기를 바랍니다.

2.당신은 UDF의 Dataframe의 내부를 사용할 수 없습니다. 당신은 productInformation 및 DICT에 가입해야하고, 가입 후 UDF 논리를 할 것입니다.

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