如何解决“SparkException：Future.get 中抛出的异常”问题？答案

【问题标题】：How can I resolve "SparkException: Exception thrown in Future.get" issue?如何解决“SparkException：Future.get 中抛出的异常”问题？
【发布时间】：2019-06-21 20:40:26
【问题描述】：

我正在处理两个 pyspark 数据帧，并对它们进行左反连接以跟踪日常变化，然后发送电子邮件。
第一次尝试：

diff = Table_a.join(
    Table_b, 
    [Table_a.col1== Table_b.col1, Table_a.col2== Table_b.col2], 
    how='left_anti'
)

预期的输出是一个包含一些数据或没有数据的 pyspark 数据帧。

这个 diff 数据框从 Table_a 获取它的架构。我第一次运行它时，没有按模式表示显示任何数据。下一次就抛出 SparkException：

Exception thrown in Future.get

【问题讨论】：

我遇到了同样的问题。我的用例是我使用looker 来构建BI 模型，而looker 会将我的模型转换为spark-sql。在某些情况下，查询失败并出现错误The Apache Spark 2.0 database encountered an error while running this query. org.apache.spark.SparkException: Exception thrown in Future.get:

标签： python pyspark databricks azure-databricks

【解决方案1】：

我使用 Scala，但根据我的经验，当其中一个基础表以某种方式发生更改时，就会发生这种情况。我的建议是尝试简单地运行 display(Table_a) 和 display(Table_b)，看看这些命令是否失败。这应该会提示您问题出在哪里。

无论如何，为了有效解决问题，我的建议是清除运行中的缓存

%sql
REFRESH my_schema.table_a
REFRESH my_schema.table_b

然后，重新定义这些变量，如

Table_a = spark.table("my_schema.table_a")
Table_b = spark.table("my_schema.table_b")

这对我有用 - 希望它也可以帮助你。

【讨论】：

【解决方案2】：

谢谢@Lucas Lima。每次创建新表时，我都会在 pyspark 中使用以下命令清除缓存：

table_a.cache()

希望信息有所帮助。

【讨论】：

@Anasta_Sia 不应该是table_a.uncache() 而不是table_a.cache()

【解决方案3】：

我遇到了类似的问题。问题的根本原因是数据类型不匹配。在保存数据时，我的列之一的数据类型为 IntegerType，当我加载相同的数据时，我在架构中提供了不正确的数据类型，因此它引发了异常。
这不会立即引发任何异常，直到您对加载的数据调用 show() 或 count 等数据的任何操作。

错误截图：

【讨论】：