在flatMap spark之后过滤
在flatMap之后过滤是指在Spark中对数据进行处理时，先使用flatMap操作将输入的RDD中的每个元素进行拆分和转换，然后再使用filter操作对转换后的元素进行筛选。
flatMap是一种转换操作，它将输入的RDD中的每个元素进行拆分和转换，并生成多个新的元素，最终将这些新元素合并成一个新的RDD。flatMap通常用于将一行文本拆分成单词或将一条记录拆分成多个字段等场景。
过滤操作(filter)是对RDD中的元素进行筛选，只保留满足特定条件的元素，将不满足条件的元素过滤掉。可以使用filter操作来过滤掉不需要的数据，只保留符合要求的数据。
在flatMap之后进行过滤操作可以用于对转换后的元素进行进一步的筛选和过滤，只保留满足特定条件的元素。这样可以在数据处理过程中减少不必要的数据量，提高计算效率和性能。
在Spark中，可以使用flatMap和filter操作来实现在flatMap之后进行过滤。具体代码示例如下：
val inputRDD = sparkContext.parallelize(Seq("Hello World", "Spark is awesome"))
val wordsRDD = inputRDD.flatMap(line => line.split(" ")) // 将每行文本拆分成单词
val filteredRDD = wordsRDD.filter(word => word.startsWith("S")) // 过滤以"S"开头的单词
filteredRDD.foreach(println) // 打印过滤后的结果在上述示例中，首先使用flatMap操作将输入的RDD中的每个元素进行拆分和转换，生成多个新的元素。然后使用filter操作对转换后的元素进行筛选，只保留以"S"开头的单词。最后使用foreach操作打印过滤后的结果。
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我有一个使用Spark的任务，原始数据是：
+---------+---------+--------------------+--------+------------+---------+----------+--------------+
|InvoiceNo|StockCode| Description|Quantity| InvoiceDate|UnitPrice|CustomerID| Country|
+---------+---------+--------------------+--------+------------+---------+--
浏览 3提问于2021-12-02得票数 0
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我有一个words，它是org.apache.spark.rdd.RDD[Array[String]] = MapPartitionsRDD[11] at map，看起来像
Array(Array(cyber crimes, cyber security, review, india, instances, state, issue), Array(civil society, instances, frequency))
现在，在上面执行flatMap和distinct以从RDD获得所有不同的单词之后，我得到
scala> val uniquewords = words.flatMap
浏览 2提问于2017-05-07得票数 0
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我有一个简单的例子 val arrayStructureData = Seq(
Row("test1|value1"),
Row("test2|value2"),
Row("test3|value3")
)
val arrayStructureSchema = new StructType()
.add("name", StringType)
val df = spark.createDataFrame(
spark.sparkContext.parallelize(arraySt
浏览 13提问于2021-04-29得票数 0
我有两个spark数据集，我正在尝试加入。连接键是嵌套在数据集A中的，所以在连接数据集B之前，我必须首先将其平面化。问题是，一旦我平面化了该字段，列名就变成了默认的"_1“、"_2”等。是否可以以某种方式更改别名？
A.flatMap(a => a.keys).join(B).where(...)
浏览 0提问于2017-10-05得票数 0
1回答
我的文件夹里有3个日志文件。喜欢
foldera = emplog,deptlog,companylog
folderb = emplog,deptlog,companylog
folderc = emplog,deptlog,companylog
我有3个diff程序文件来从每个文件中提取数据。
employee.scala
department.scala
companylog.scala
每个代码如下所示。
我想合并所有这些文件并以并行方式执行它们。
package com.sample
import org.apache.spark.SparkConf
import org.ap
浏览 0提问于2016-12-18得票数 5
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我正在调用mllib Statistics.corr()函数并接收以下错误：
(x: org.apache.spark.api.java.JavaRDDjava.lang.Double，y: org.apache.spark.api.java.JavaRDDjava.lang.Double，方法: String)scala.Double (x: org.apache.spark.rdd.RDDscala.Double，y: org.apache.spark.rdd.RDDscala.Double，方法: String)scala.Double不能应用于(org.apache.spark.rd
浏览 6提问于2015-09-21得票数 1
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我们正在尝试使用作为Apache过滤器。然而，我们正在努力配置KeycloakOIDCFilter本身。
我们在火花违约中：
spark.ui.filters=org.keycloak.adapters.servlet.KeycloakOIDCFilter
这是成功的，星火主日志显示此过滤器应用于所有URL路由。
我们已经在Keycloak控制台中生成了一个客户端配置文件，它已经吐出了一个keycloak-oidc.json。
但是我们如何告诉KeycloakOIDCFilter 关于这个信息
来自星火
还可以在配置中指定筛选器参数，方法是设置表单spark.<class name o
浏览 10提问于2022-03-29得票数 5
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我想在映射RDD时有效地过滤它。这有可能吗？ 下面是我想要做的伪代码： for element in rdd:
val opt = f(element)
if (opt.nonEmpty) add_pair(opt.get, element) 下面是在Scala Spark中实现伪代码的一种简单方法： rdd.map(element => (
f(element).getOrElse(99),
element
)).filter(tuple => tuple._1 != 99) 我找不到清晰的语法来做到这一点，所以我首先映射所有元素，然后过滤掉我不
浏览 16提问于2019-04-25得票数 3
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我想将dataframe的架构拆分为一个集合。我正在尝试这个方法，但是模式被打印成一个字符串。我是否可以将其拆分为每个StructType的集合，以便对其进行操作(比如只从输出中提取数组列)？我试图平平一个复杂的多层次的结构+数组数据。
import org.apache.spark.sql.functions.explode
import org.apache.spark.sql._
val test = sqlContext.read.json(sc.parallelize(Seq("""{"a":1,"b":[2,3],"
浏览 0提问于2018-03-09得票数 0
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除了元数据目录之外，我一直试图在目录中列出Parquet文件中的所有Spark数据。目录的结构如下所示：
dumped_data/
- time=19424145
- time=19424146
- time=19424147
- _spark_metadata
主要目标是避免从_spark_metadata目录读取数据。我已经创建了一个解决方案，但由于某种原因，它经常返回空值。原因是什么？
以下是解决办法：
val dirNamesRegex: Regex = s"\\_spark\\_metadata*".r
def transformDf: Option[Da
浏览 1提问于2020-07-01得票数 0
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2回答
我正在尝试过滤map函数内部的内容。基本上，我在经典的map-reduce中这样做的方式是，当过滤条件满足时，mapper不会向上下文写入任何内容。如何使用spark实现类似的功能？我似乎不能从map函数返回null，因为它在随机步骤中失败了。我可以使用过滤函数，但它似乎不必要的数据集迭代，而我可以在映射期间执行相同的任务。我也可以尝试使用虚键输出null，但这是一个很糟糕的变通方法。
浏览 0提问于2015-03-04得票数 12
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为了在大型数据集上获得一些离群点图，我需要将spark DataFrame转换为pandas。Turing to Apache Arrow在将x转换为字符串时，一次简单的运行会使我的pyspark控制台崩溃(它在没有转换的情况下工作得很好)，为什么？
Using Python version 3.8.9 (default, Apr 10 2021 15:47:22)
Spark context Web UI available at http://6d0b1018a45a:4040
Spark context available as 'sc' (master = local[
浏览 20提问于2021-05-16得票数 1
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我用火花放电来处理数据。数据如下：
8611060350280948828b33be803 4363 2017-10-01
8611060350280948828b33be803 4363 2017-10-02
4e5556e536714363b195eb8f88becbf8 365 2017-10-01
4e5556e536714363b195eb8f88becbf8 365 2017-10-02
4e5556e536714363b195eb8f88becbf8 365 2017-10-03
4e5556e536714363b195eb8f88becbf8
浏览 4提问于2017-12-01得票数 0
1回答
问题
也许这是因为我缺乏Scala知识，但似乎在理解方面增加另一个层次应该是可行的。如果第一个理解行被注释掉，代码就能工作。我最终想要一个SetInt，而不是'1到2'，但是它显示了这个问题。for的前两行不应该需要类型说明符，但我将其包括进来以表明我已经尝试了显而易见的方法。
工具/罐子
IntelliJ 2016.1
Java 8
Scala 2.10.5
卡桑德拉3.x
火花装配-1.6.0-hadoop2.6.0.jar(预制)
spark-cassandra-connector_2.10-1.6.0-M1-SNAPSHOT.jar (预建)
浏览 3提问于2016-03-30得票数 2
我正在使用下面的代码片段来读取一些使用spark上下文的示例文件
>>> textFile = sc.textFile("hdfs:///user/hive/warehouse/sample.txt")
>>> textFile.flatMap(lambda word:word.split(" ")).collect()
假设输出如下所示
[u'hi', u'there,', u'I', u'am', u'working', u'on
浏览 0提问于2018-09-29得票数 1
我试图寻找爆炸功能或它的等价物在普通的scala，而不是火花。使用Spark中的below函数，我能够将一个具有多个元素的行平平成多个行，如下所示。
scala> import org.apache.spark.sql.functions.explode
import org.apache.spark.sql.functions.explode
scala> val test = spark.read.json(spark.sparkContext.parallelize(Seq("""{"a":1,"b":[2,3]}&#
浏览 2提问于2020-02-24得票数 1
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1回答
它看起来像是map和flatMap返回不同的类型。
org.apache.spark.rdd.RDDorg.apache.spark.sql.Row mySchamaRdd.map( p => Row.fromSeq(...))返回applySchema函数所需的applySchema函数(或Spark1.3中的createDataFrame )。
但是，org.apache.spark.rdd.RDDAny返回mySchamaRdd.flatMap( p => Row.fromSeq(...)，我不能调用applySchema()。
如何在applySchema()之后使用fla
浏览 4提问于2015-03-31得票数 0
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我是新来的火花，我有一些问题，登记信息在一个文件。
问题如下：
我使用以下命令声明了avglens RDD：
var avglens = sc.textFile("C:/Program Files/spark-3.1.1-bin-hadoop2.7/README.md")
.flatMap(line => line.split(' '))
.map(word => (word(0), word.length))
.groupByKey()
.map(pair => (pair._1, pair._2.sum/pair._2.size.toDou
浏览 1提问于2021-06-17得票数 1
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下面是我写的火花逻辑。
高级：代码循环遍历某些数据，以批方式提取一些记录，对这些记录应用一些逻辑，并将输出附加到运行时创建的另一个表中。作业成功完成，但表为空。
详细说明：代码应该创建一个包含3个名称的星火数据框架。对于每个名称，代码构造一个查询，使用名称作为筛选条件，将一些逻辑应用于返回的数据，并将其存储在一个新的火花数据框架(output_spark_df)中。然后，将此数据帧转换为临时表，然后使用spark.sql将结果插入到my_database.my_results中。my_database.my_results应该将数据加载到其中3次。尽管任务完成成功，my_database.my
浏览 1提问于2020-02-13得票数 1
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如何将csv转换为RddDouble？在这一行中，我有一个错误:无法应用于(org.apache.spark.rdd.RDDUnit)：
val kd = new KernelDensity().setSample(rows)
我的完整代码在这里：
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
import org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.RowMatrix
import org.apache.spark.mllib.stat.KernelDensity
import
浏览 2提问于2015-10-05得票数 0
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1回答
我正在尝试用Clojure重写Spark结构化流媒体示例。
示例使用Scala编写，如下所示：
(ns flambo-example.streaming-example
(:import [org.apache.spark.sql Encoders SparkSession Dataset Row]
[org.apache.spark.sql.functions]
))
(def spark
(->
(SparkSession/builder)
(.appName "sample")
(.maste
浏览 0提问于2017-10-10得票数 4
我有一个如下的RDD：
val rdd1 = sc.parallelize(Array((1,Array((3,4),(4,5))),(2,Array((4,2),(4,4),(3,9)))))
我希望通过一些操作，比如flatMap或者RDD[(Int,Array[(Int,Int)])]，得到像RDD[(Int,(Int,Int)]一样的结果。在此示例中，结果应为：
(1,(3,4))
(1,(4,5))
(2,(4,2))
(2,(4,4))
(2,(3,9))
我对spark还很陌生，那么我该怎么做才能做到这一点呢？非常感谢。
浏览 16提问于2018-08-17得票数 0
1回答
为了清楚起见，我刚刚粘贴了较长的堆栈跟踪，以防有人以前看到过这个错误。我正尝试在hdfs集群上使用pyspark编写一个简单的KNN作业。我使用很少的输入文件来执行作业，所以我不认为它是一个内存(空间)。我没有在我的代码的任何部分做广播。所以，当broadcast.py失败时，我会感到惊讶吗？但是，我在共享内存中确实有python字典，而不需要显式地进行广播。
有没有人能帮我搞清楚到底是怎么回事？
我还粘贴了下面的全部代码(在堆栈跟踪之上)。
from pyspark.mllib.linalg import SparseVector
from pyspark import SparkConte
浏览 2提问于2015-05-19得票数 0
我必须用Scala编写一个程序，使用spark来计算文本中一个单词occours的次数，但是使用RDD，我的变量计数总是在末尾显示0。你能帮帮我吗？这是我的密码
import scala.io.Source
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
object wordcount {
def main(args: Array[String]) {
// set spark context
浏览 7提问于2015-06-09得票数 0
回答已采纳
如果我将flatMap应用于JSONArray上的JSONObject，如果我在本地(膝上型电脑)上运行的话，它会运行得很好，但在集群(纱线)上运行时，会产生奇怪的错误。火花版本2.0.0
代码：-
JavaRDD<JSONObject> rdd7 = rdd6.flatMap(new FlatMapFunction<JSONArray, JSONObject>(){
@Override
public Iterable<JSONObject> call(JSONArray array) throws Exception {
L
浏览 5提问于2016-09-01得票数 4
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我试图找到字数最多的行，我写了以下几行，在spark-shell上运行：
import java.lang.Math
val counts = textFile.map(line => line.split(" ").size).reduce((a, b) => Math.max(a, b))
但是因为，map是一对一的，而flatMap是一对零或任何值。因此，在上面的代码中，我尝试用flatMap替换map。但它给出的错误是：
<console>:24: error: type mismatch;
found : Int
required: Tr
浏览 4提问于2016-03-01得票数 1
2回答
我正在读取一个文本文件并实现一个单词计数示例。问题是我得到了一个带有空密钥的RDD。
这是代码：
val tokens = sc.textFile("test.txt").flatMap(line => line.split(",")).map(_.trim)
val tableForFrequency = tokens.map(word => (word, 1))
.reduceByKey((a, b) => a + b)
tableForFrequency.saveAsTextFile("file.txt")
我不知
浏览 3提问于2016-07-18得票数 2
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1回答
这是我书中的示例代码：
from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setMaster("spark://chetan-ThinkPad-
E470:7077").setAppName("FlatMap")
sc = SparkContext(conf=conf)
numbersRDD = sc.parallelize([1, 2, 3, 4])
actionRDD = numbersRDD.flatMap(lambda x: x + x).collect()
for val
浏览 3提问于2018-03-09得票数 1
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2回答
在RDD中扁平化列表是可能的吗？例如convert：
val xxx: org.apache.spark.rdd.RDD[List[Foo]]
至：
val yyy: org.apache.spark.rdd.RDD[Foo]
该怎么做呢？
浏览 5提问于2015-01-30得票数 14
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在Spark示例()中，代码如下所示：
val file = spark.textFile("hdfs://...")
val counts = file.flatMap(line => line.split(" "))
.map(word => (word, 1))
.reduceByKey(_ + _)
并在编译时工作。但是，如果我在Spark REPL中尝试此代码：
scala> val lines = "abc def"
lines:
浏览 1提问于2015-03-28得票数 4
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2回答
作为输入，我有一个数组，其中元素是元组：(tag, elements)，其中tag是整数，elements是整数列表。我需要展开这些数据，以便得到一个集合，其中每个输入元素在表单：(tag, el1),(tag, el2),...(tag, elN)中成为一个元组。为了说明：
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.log4j.Logger
import org.apache.lo
浏览 6提问于2015-10-24得票数 1
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我正在学习pyspark，我正在尝试下面的代码。有人能帮我弄明白哪里出了问题吗？ >>> pairs=data.flatMap(lambda x:x.split(' ')).map(lambda x:(x,1)).reduceByKey(lambda a,b: a+ b)
>>> pairs.collect()
[(u'one', 1), (u'ball', 4), (u'apple', 4), (u'two', 4), (u'three', 1)]
pair
浏览 23提问于2019-09-25得票数 0
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1回答
如何将下列所有列表连接起来：
org.apache.spark.rdd.RDD[List[Record]]
要获得一个集合：
val values: org.apache.spark.rdd.RDD[Record]
有什么想法吗？
浏览 3提问于2015-02-17得票数 3
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1回答
星火任务不可串行化
、、、、
我已经尝试了在StackOverflow上找到的所有解决这个问题的方法，但是，尽管如此，我还是无法解决它。我有一个"MainObj“对象，它实例化了一个”推荐“对象。当我调用"recommendationProducts“方法时，总是会得到一个错误。下面是该方法的代码：
def recommendationProducts(item: Int): Unit = {
val aMatrix = new DoubleMatrix(Array(1.0, 2.0, 3.0))
def cosineSimilarity(vec1: DoubleMatrix, vec2: Double
浏览 4提问于2017-10-25得票数 2
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我是java8和spark的新手，在这里我试图用java执行简单的平面图转换程序，但是我在第二行Arrays.asList(e.split(" ")));中遇到了一些平面图转换中的错误，错误是
类型不匹配:无法从List<String>转换为Iterator<String>
解决这个问题的合适方法是什么。提前感谢
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.ja
浏览 0提问于2019-01-14得票数 3
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我有一个在Azure上没有.gz扩展名的Gzipped文件。路径：
我想读取spark/scala中的gzipped文件。我看过一些帖子，它们建议我使用sc.binaryFiles()，但得到了未解决的错误。
我试过了，但没有成功
spark.read.option("header","true").option("inferSchema","true").textFile(newFollowersStartDatePath).show()
我相信spark是通过自动解压的方式来读取gzipped文件的，而这个解压已经被.gz终
浏览 8提问于2019-07-15得票数 0
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我试图理解map和flatMap是如何工作的，但被下面的代码卡住了。flatMap()函数返回一个RDDChar，但我期望返回的是RDDString。有人能解释一下为什么它会产生RDDChar吗？
scala> val inputRDD = sc.parallelize(Array(Array("This is Spark"), Array("It is a processing language"),Array("Very fast"),Array("Memory operations")))
scala> val
浏览 17提问于2017-06-25得票数 1
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我使用Spark并行处理一些执行数据提取并返回熊猫数据的现有代码。我想把这些熊猫的数据转换成一个或多个火花数据。
注：现有代码非常复杂(涉及调用本机库等)，因此将其直接移植到Spark代码并不是一种选择。
下面是一个简化的代码示例：
import pandas as pd
def extract_df(s):
# Lots of existing code that returns a large pandas dataframe
# ...
return pd.DataFrame({'x': s, 'y': [1, 2, 3], &#
浏览 1提问于2016-10-12得票数 0
import spark.implicits._
import org.apache.spark.sql.functions._
var names = Seq("ABC","XYZ").toDF("names")
var data = names.flatMap(name=>name.getString(0).toCharArray).map(rec=>
(rec,1)).rdd.reduce((x,y)=>('S',x._2 + y._2)) 错
浏览 21提问于2021-01-10得票数 0
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2回答
我是新来的火花，但我有一些经验在Hadoop。我尝试修改我在Hadoop流中使用的python代码，它过滤掉了一些JSON格式的tweet。
通常，我的函数有一个条件，如果这个条件是真的，它就会打印出tweet，而没有任何其他的输出。
def filter(tweet):
if criteria(tweet) is True:
print json.dumps(tweet)
这样，最终的输出文件将只包含我想要的tweet。
但是，在尝试使用Spark时，我必须用一个print来更改return语句，因此如果条件为True，则返回tweet，否则返回None。
def filt
浏览 1提问于2016-10-04得票数 1
回答已采纳
我想使用日期动态地从S3路径导入文件(对于每个日期，在S3路径上都有一个文件)，在导入之后，我想要计算一整年spark数据框每一列的非空值的百分比。在我的例子中是2019年。 让我们来看看2019年： columns non null percentage
Column1 80%
Column2 75%
Column3 57% 我试着自己编写代码，但我不确定它是否会给我适当的输出： daterange = pd.date_range(start="2019-01-01",end="2019-12-31")
fo
浏览 25提问于2020-09-26得票数 0
我是Apache Spark的新手。我已经使用它几个月了，但这是我使用它的第一个项目。
我使用Spark从存储在NoSQL数据库(Cassandra)中的数据计算动态报告。到目前为止，我已经创建了几个报告，它们都是正确计算的。在它们内部，我使用DataFrame .unionAll()、.join()、.count()、.map()等。
我正在我的本地机器上运行一个1.4.1 Spark集群，设置如下：
export SPARK_WORKER_INSTANCES=6
export SPARK_WORKER_CORES=8
export SPARK_WORKER_MEMORY=1g
我还用测试数
浏览 1提问于2016-03-12得票数 0
1回答
假设我有一个这样的Spark管道(格式化以强调重要的步骤)：
val foos1 = spark_session.read(foo_file).flatMap(toFooRecord)
.map(someComplicatedProcessing)
.map(transform1)
.distinct().collect().toSet
我添加了一个类似的管道：
val foos2 = spark_session.read(foo_file).flatMap(toFooRecord)
.map(someComplicatedProcessing)
.map(transfor
浏览 8提问于2017-12-19得票数 1
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1回答
如何仅从getStaticPaths返回筛选的路径
这将返回整个帖子。
export async function getStaticPaths() {
const { data } = await axios.get(`${url}/category`, config);
const paths = data.map((post) => {
return {
params: { postId: post.id },
};
});
return {
paths,
fallback: false
浏览 3提问于2022-07-29得票数 1
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我有一个使用apache-spark计算产品兴趣度的应用程序。我使用groupBy对产品进行分类，然后使用flatMap组合数据并保存到mongodb中。然而，当涉及到保存数据的代码时，只有一个执行器将运行，从而导致程序的大数据超时。然后，我使用repartition函数来优化程序，但是当运行到这一节时，只运行了一个执行器，导致org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException超时。如何克服这种情况？提交时的配置： spark.executor.memory 15G
spark.executor.instances 8
spar
浏览 26提问于2019-12-06得票数 0
奇怪的是，我想检查一下我正在输入的一系列字典中k，v对的数量，但我发现我似乎无法做到这一点。
lines = ssc.socketTextStream("127.0.0.1", 5006)
json_format = lines.flatMap(lambda recieved: json.loads(recieved))
dict_format = json_format.flatMap(lambda x : len(x) ).reduce(lambda a, b: a+b)
例如，我得到以下错误：
File "/home/xx/spark-1.6.1/python/
浏览 2提问于2016-07-02得票数 1
我尝试将csv文件加载为矢量字符串，然后希望以JavaRDD JavaRDD格式获取数据
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.mllib.feature.HashingTF;
import org.apache.spark.ml
浏览 2提问于2016-02-03得票数 1
4回答
我一直在eclipse上使用Python在spark (基于hadoop 2.7 )中工作，我正在尝试运行示例"word count“，这是我的代码：# Imports #注意未使用的导入(以及未使用的变量)，#请将它们全部注释掉，否则在执行时会出现错误。#请注意，指令"@PydevCodeAnalysisIgnore“和"@UnusedImport”#都不能解决这个问题。#from pyspark.mllib.clustering import KMeans from pyspark import SparkConf，SparkContext import os
#
浏览 0提问于2017-08-07得票数 1
假设我在SparkSQL DataFrame中有一个列，如下所示： +-------+
| word |
+-------+
| chair |
| lamp |
| table |
+-------+ 我想要分解所有的前缀，如下所示： +--------+
| prefix |
+--------+
| c |
| ch |
| cha |
| chai |
| chair |
| l |
| la |
| lam |
| lamp |
| t |
| ta |
| tab |
| tabl |
|
浏览 13提问于2019-06-14得票数 0
1回答
Spark 2选项数据集
、、、
我有一个String数据集，我使用可能失败的函数将其解析为case类的Dataset (例如，如果我试图解析的数据不可用)。因此，该函数返回一个选项(Scala)。因此，我最终得到了一个OptionMyCaseClass数据集。
Spark似乎接受该数据集并对其进行处理，但如果解析失败，它将返回一个None，而是返回一个Some(MyCaseClass(null, null...))。
下面是代码的一个示例，该代码就是这样做的：
recordsDs
.map { record =>
val maybeArticle = unmarshallArticle(record)
浏览 3提问于2016-11-09得票数 2
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