Java.lang.RuntimeException: неподдерживаемый литеральный тип класса org.joda.time.DateTime

Я работаю над проектом, в котором использую очень новую для меня библиотеку, хотя я использовал ее в других проектах без каких-либо проблем.

org.joda.time.DateTime

Поэтому я работаю с Скала и запускаю проект как задание на Блоки данных.

scalaVersion := "2.11.12"

Код, из которого исходит исключение - согласно моему расследованию до сих пор ^^ - следующий:

    var lastEndTime = config.getState("some parameters")

    val timespanStart: Long = lastEndTime // last query ending time
    var timespanEnd: Long = (System.currentTimeMillis / 1000) - (60*840) // 14 hours ago

    val start = new DateTime(timespanStart * 1000)
    val end = new DateTime(timespanEnd * 1000)

    val date = DateTime.now()

Где Функция getState() возвращает 1483228800 как значение типа Длинная.

РЕДАКТИРОВАТЬ: я использую даты начала и окончания для фильтрации при построении фрейма данных. Я сравниваю столбцы (тип timespan) с этими значениями!

val df2= df
           .where(col("column_name").isNotNull)
           .where(col("column_name") > start &&
                  col("column_name") <= end)

Ошибка, которую я получаю:

ERROR Uncaught throwable from user code: java.lang.RuntimeException: Unsupported literal type class org.joda.time.DateTime 2017-01-01T00:00:00.000Z

Я не уверен, что на самом деле понимаю, как и почему это ошибка, поэтому любая помощь более чем приветствуется! Заранее большое спасибо!!

Вы используете Dataframe api?

Emiliano Martinez 02.07.2019 11:23

Я не уверен, использую ли я DF API, но я определенно использую фреймы данных и org.apache.spark.sql.SparkSession.

Eva 02.07.2019 11:31

В этом случае отредактируйте свой вопрос и добавьте код DF для лучшего понимания.

Emiliano Martinez 02.07.2019 11:32

Я не уверен, что этот пример кода поможет! :)

Eva 02.07.2019 12:01
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
3
4
4 347
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Это распространенная проблема, когда люди начинают работать со Spark SQL. Spark SQL имеет собственный типы, и вам необходимо работать с ними, если вы хотите воспользоваться преимуществами API Dataframe. В вашем примере вы не можете напрямую сравнивать значение столбца Dataframe с помощью функции Spark Sql, такой как «колонка», с объектом DateTime, если вы не используете UDF.

Если вы хотите провести сравнение с помощью функций Spark sql, вы можете взглянуть на сообщение это, где вы можете найти различия, используя даты и временные метки с кадрами данных Spark.

Если вам (по какой-либо причине) нужно использовать Joda, вам неизбежно потребуется создать свою UDF:

import org.apache.spark.sql.DataFrame
import org.joda.time.DateTime
import org.joda.time.format.{DateTimeFormat, DateTimeFormatter}

object JodaFormater {
  val formatter: DateTimeFormatter = DateTimeFormat.forPattern("dd/MM/yyyy HH:mm:ss")
}

object testJoda {

  import org.apache.spark.sql.functions.{udf, col}
  import JodaFormater._

  def your_joda_compare_udf = (start: DateTime) => (end: DateTime) => udf { str =>
    val dt: DateTime = formatter.parseDateTime(str)
    dt.isAfter(start.getMillis) && dt.isBefore(start.getMillis)
  }

  def main(args: Array[String]) : Unit = {

    val start: DateTime = ???
    val end : DateTime = ???

    // Your dataframe with your date as StringType

    val df: DataFrame = ???
    df.where(your_joda_compare_udf(start)(end)(col("your_date")))

  }
}

Обратите внимание, что использование этой реализации подразумевает некоторые накладные расходы (память и GC), поскольку преобразование из StringType в объект Joda DateTime, поэтому вы должны использовать функции Spark SQL когда вы сможете. В некоторых постах можно прочитать, что udfs — это черные ящики, потому что Spark не может оптимизировать их выполнение, но иногда они помогают.

Спасибо за все усилия, которые вы приложили к этому ответу, теперь я понимаю, что я пытался сделать. Я решил не использовать joda и изменил начало и конец на тип java.sql.Date (и текущая дата исходит из java.time.LocalDateTime)! Теперь все работает, так что еще раз большое спасибо!! :)

Eva 02.07.2019 13:28

Другие вопросы по теме