Я пытаюсь добиться разницы между двумя значениями столбца timestamp. Попытка достичь того же результата, используя различные методы, доступные в спарк. Я могу достичь того же результата, используя Spark SQL и обычную функцию. Но когда я пытаюсь зарегистрировать эту функцию как UDF, она начинает выдавать ошибку.
Данные:
id|end_date|start_date|location
1|2015-10-14 00:00:00|2015-09-14 00:00:00|CA-SF
2|2015-10-15 01:00:20|2015-08-14 00:00:00|CA-SD
3|2015-10-16 02:30:00|2015-01-14 00:00:00|NY-NY
4|2015-10-17 03:00:20|2015-02-14 00:00:00|NY-NY
5|2015-10-18 04:30:00|2014-04-14 00:00:00|CA-SD
Использование SparkSQL: отлично работает !!
data.createOrReplaceTempView("data_tbl")
query = "SELECT id, end_date, start_date,\
datediff(end_date,start_date) as dtdiff FROM data_tbl"
spark.sql(query).show()
Использование функции Python: работает отлично !!
from pyspark.sql.functions import datediff
def get_diff(x, y):
result = datediff(x,y)
return result
data.withColumn('differ',get_diff('end_date','start_date')).show()
результат в обоих случаях:
+---+-------------------+-------------------+--------+------+
| id| end_date| start_date|location|differ|
+---+-------------------+-------------------+--------+------+
| 1|2015-10-14 00:00:00|2015-09-14 00:00:00| CA-SF| 30|
| 2|2015-10-15 01:00:20|2015-08-14 00:00:00| CA-SD| 62|
| 3|2015-10-16 02:30:00|2015-01-14 00:00:00| NY-NY| 275|
| 4|2015-10-17 03:00:20|2015-02-14 00:00:00| NY-NY| 245|
| 5|2015-10-18 04:30:00|2014-04-14 00:00:00| CA-SD| 552|
+---+-------------------+-------------------+--------+------+
Регистрация функции как UDF: не работает !!
from pyspark.sql.functions import udf, datediff
get_diff_udf = udf(lambda x, y: datediff(x,y))
data.withColumn('differ',get_diff_udf('end_date','start_date')).show()
Ошибка:
Py4JJavaError: An error occurred while calling o934.showString.
: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 18.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 0.0 in stage 18.0 (TID 18, localhost, executor driver): org.apache.spark.SparkException: Python worker failed to connect back.