任务在 Databricks 上的 Scala 中不可序列化答案

【问题标题】：Task not serializable in Scala on Databricks任务在 Databricks 上的 Scala 中不可序列化
【发布时间】：2020-08-30 13:37:02
【问题描述】：

我正在尝试使用 Scala 在 Databricks 中实现 UDF 功能。即使在将函数封装在一个类中并继承了 Serializable 类之后，也会出现 Task not serializable 错误。请参考以下代码：

var rkList = List[String]("")

class appendData extends Serializable{
  var cKey = ""

  def addKey(data:String):String={
    if(data=="")
    {
      return cKey
    }
    else
    {
      cKey=data
      return cKey
    }
  }

  def execute(dframe: DataFrame): DataFrame ={
    val keyAddUDF = udf[String, String](addKey)

    var df = dframe.withColumn("r_c",substring(col("val"),0,6))
    df = df.withColumn("r_k",when(col("r_c")===kHolder, substring(col("val"),pos,len)).otherwise(""))
    rkList = df.select(col("r_k")).distinct.collect.map(_(0).toString).toList.filter(_ != "")

    return df.withColumn("val",concat(col("val"),keyAddUDF(col("r_k")))).drop("r_k","r_c")
  }
}


df = (new appendData).execute(df)

【问题讨论】：

标签： scala apache-spark databricks azure-databricks serializable

【解决方案1】：

您不应该将execute 方法和udf 方法放在同一个类中。单独定义addKey函数，如：


def addKey(data:String): String = {
    var rkList = List[String]("")
    var cKey = ""

    if(data=="") {
      return cKey
    } else {
      cKey=data
      return cKey
    }
}

val keyAddUDF = udf[String, String](addKey)


def transformDf(dframe: DataFrame): DataFrame ={
    var df = dframe.withColumn("r_c",substring(col("val"),0,6))
    df = df.withColumn("r_k",when(col("r_c")===kHolder, substring(col("val"),pos,len)).otherwise(""))
    rkList = df.select(col("r_k")).distinct.collect.map(_(0).toString).toList.filter(_ != "")
    return df.withColumn("val",concat(col("val"),keyAddUDF(col("r_k")))).drop("r_k","r_c")
}  


df = transformDf(df)

【讨论】：