Я могу создать DF внутри foreachRDD, если я не попытаюсь использовать Класс Case и просто позволю делать имена столбцов по умолчанию с помощью toDF () или если я назначу их через toDF ("c1," c2 ").
Как только я пытаюсь использовать Case Class и, посмотрев на примеры, я получаю:
Task not serializable
Если я переверну оператор Case Class вокруг, я получу:
toDF() not part of RDD[CaseClass]
Это унаследовано, но мне любопытно относительно n-й ошибки Сериализации, которую Spark может произвести и если она переносится в Структурированную Потоковую передачу.
У меня есть СДР, который не нужно разбивать, может в этом проблема? NO. Запуск в DataBricks?
Кодировка выглядит следующим образом:
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import scala.collection.mutable
case class Person(name: String, age: Int) //extends Serializable // Some say inherently serializable so not required
val spark = SparkSession.builder
.master("local[4]")
.config("spark.driver.cores", 2)
.appName("forEachRDD")
.getOrCreate()
val sc = spark.sparkContext
val ssc = new StreamingContext(spark.sparkContext, Seconds(1))
val rddQueue = new mutable.Queue[RDD[List[(String, Int)]]]()
val QS = ssc.queueStream(rddQueue)
QS.foreachRDD(q => {
if(!q.isEmpty) {
import spark.implicits._
val q_flatMap = q.flatMap{x=>x}
val q_withPerson = q_flatMap.map(field => Person(field._1, field._2))
val df = q_withPerson.toDF()
df.show(false)
}
}
)
ssc.start()
for (c <- List(List(("Fred",53), ("John",22), ("Mary",76)), List(("Bob",54), ("Johnny",92), ("Margaret",15)), List(("Alfred",21), ("Patsy",34), ("Sylvester",7)) )) {
rddQueue += ssc.sparkContext.parallelize(List(c))
}
ssc.awaitTermination()