不使用 databricks API 将数据框保存为文本文件答案

【问题标题】：Saving a dataframe as text file without using databricks API不使用 databricks API 将数据框保存为文本文件
【发布时间】：2017-04-03 17:00:44
【问题描述】：

我不想使用 databricks API，因为我们遇到了一些问题。

我想在 java 1.7、Spark 1.6.2 中将 DF 转换为 RDD 并从 RDD 转换为 textfile

我希望我的数据框保存为文本文件，因为我知道如果我们使用 Java 1.8，以下代码可以工作

df.rdd.map(row => row.mkString("\t")).coalesce(1).saveAsTextFile("outputDirRdd")

但我试图在 Java 1.7 中使用相同的上述代码，但我无法获得正确的语法并使用以下代码。

df.toJavaRDD().map(new Function<???,???>() {
        public ???  call(?? input) throws Exception {

        ?????

        }
    }).coalesce(1).saveAsTextFile("/s/filelocation");

我不知道上面的代码是否正确。

请帮助我，在此先感谢。

【问题讨论】：

标签： java hadoop apache-spark apache-spark-sql spark-dataframe

【解决方案1】：

对于上述用例，将 Java 1.7 与 Apache Spark 结合使用的正确语法如下：

df.toJavaRDD().map(new Function<Row, String>() {
                    @Override
                    public String call(Row o) throws Exception {
                        return o.mkString("\t");
                    }
                }).coalesce(1).saveAsTextFile("/s/filelocation");

这里Row，即org.apache.spark.sql.Row是输入数据类型，String是输出数据类型。

call 函数将Row 作为输入参数并返回String 作为输出。这就是为什么call 的签名是public String call(Row o) throws Exception {}。

【讨论】：

感谢 himanshu 的更新。我已经尝试过了，但是我得到了任务未序列化的错误，为此我实现了可序列化的接口，但仍然遇到同样的问题原因：org.apache.spark.SparkException：任务不可序列化
你能提供错误堆栈跟踪吗？
没关系。当我创建一个单独的类而不是匿名类时，序列化问题得到了修复。谢谢:)
@BadBoy777 您是否有一个您创建的类的示例，可以为遇到相同问题的其他人修复它？

【解决方案2】：

@Synthe 问题就这样解决了。

下面的代码让我遇到了所有超类的序列化问题，并且有几个类我无法更改它们。

df.toJavaRDD().map(new Function<Row, String>() {
                public String call(Row v1) throws Exception {
                    return v1.mkString("\t");
                }
            }).saveAsTextFile("/s/filelocation");

因此，解决方法如下：

df.toJavaRDD().map(new SeprateCls).saveAsTextFile("/s/filelocation");

下面的代码是seprateCls的创建

public class SeprateCls implements Function<Row, String>{

private static final long serialVersionUID = -635027754589291L;

public String call(Row v1) throws Exception {
    return v1.mkString("\t");
}

}

【讨论】：