Scala Spark 在数据帧和数据集中以不同方式处理 Double.NaN答案

【问题标题】：Scala Spark handles Double.NaN differently in dataframe and datasetScala Spark 在数据帧和数据集中以不同方式处理 Double.NaN
【发布时间】：2021-01-01 23:12:09
【问题描述】：

在测试中，我正在尝试将数据帧/数据集转换为集合并进行比较。例如

actualResult.collect.toSet should be(expectedResult.collect.toSet)

我注意到一些关于 Double.NaN 价值的事实。

在 Scala 中，Double.NaN == Double.NaN 返回 false。
在火花中NaN == NaN 是真的。 (offical doc)

但我无法弄清楚为什么数据框和数据集的行为不同。

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object Main extends App {
  val spark = SparkSession.builder().appName("Example").master("local").getOrCreate()
  import spark.implicits._

  val dataSet = spark.createDataset(Seq(Book("book 1", Double.NaN)))

  // Compare Set(Book(book 1,NaN)) to itself
  println(dataSet.collect.toSet == dataSet.collect.toSet) //false, why?

  // Compare Set([book 1,NaN]) to itself
  println(dataSet.toDF().collect.toSet == dataSet.toDF().collect.toSet) //true, why?
}

case class Book (title: String, price: Double)

这是我的问题。欣赏任何见解。

它在代码中是如何发生的？（equals 在哪里被覆盖？等等）
这种设计背后有什么原因吗？是否有更好的范例来在测试中断言数据集/数据框？

【问题讨论】：

标签： scala dataframe apache-spark dataset nan

【解决方案1】：

关于这个话题，我有几点想分享。

当您执行 dataSet.collect.toSet 时，您将其收集为 Set[Book]，并且当您在两组图书对象之间进行比较时。

单个（书）对象相等方法用于您在Book Case类中定义的比较。 这就是为什么 println(dataSet.collect.toSet == dataSet.collect.toSet) 返回 false 的原因，因为 Double.NaN == Double.NaN returns false。

当您执行dataSet.toDF().collect.toSet 时，您将其收集为Set[Row]

当您执行 toDF 时，spark 将转换**（即序列化 Book 然后反序列化为 javaType 字段 Row）** Book 类为 Row在此过程中，它还使用RowEncoders 对字段进行一些转换。

使用 RowEncoder.scala 中的以下代码将所有 Primitive 字段转换为 java 类型

def apply(schema: StructType): ExpressionEncoder[Row] = {
    val cls = classOf[Row]
    **val inputObject = BoundReference(0, ObjectType(cls), nullable = true)
    val serializer = serializerFor(AssertNotNull(inputObject, Seq("top level row object")), schema)
    val deserializer = deserializerFor(schema)**
    new ExpressionEncoder[Row](
      schema,
      flat = false,
      serializer.asInstanceOf[CreateNamedStruct].flatten,
      deserializer,
      ClassTag(cls))
  }

如果你查看Double.java和Float.java相等方法的源代码。 NAN 的比较将返回 true。这就是 Row 对象比较将返回 true 的原因。 println(dataSet.toDF().collect.toSet == dataSet.toDF().collect.toSet) 是真的。

<li>If {@code d1} and {@code d2} both represent
     *     {@code Double.NaN}, then the {@code equals} method
     *     returns {@code true}, even though
     *     {@code Double.NaN==Double.NaN} has the value
     *     {@code false}.
     * <li>If {@code d1} represents {@code +0.0} while
     *     {@code d2} represents {@code -0.0}, or vice versa,
     *     the {@code equal} test has the value {@code false},
     *     even though {@code +0.0==-0.0} has the value {@code true}.
     * </ul>

**对不起，如果我语法错误。

【讨论】：