我想总结一下互联网日志,使用sparkstreaming。我已经将日志数据转换为地图。计算过程中出现错误。 将spark序列化配置设置为avro。但它不起作用。以下是异常消息: Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Task not serializable at org.apache.spark.util.ClosureCleaner
我在运行时有这样的异常:
org.apache.flink.api.common.InvalidProgramException: The implementation of the RichFlatMapFunction虽然我知道发生了什么并知道如何修复它,但我希望确保这种情况不会再次发生。当有人向这个RichFlatMapFunction类添加不可序列化的字段时,我希望单元测试失败,而不是在运行时失败。有没有一种方法可以使用与flink相同的函数序列化代码来编写单元测试来断言函数是可
我们将模型更改为serialize :schedule, HashActiveRecord::SerializationTypeMismatch: schedulewas supposed to be a Hash, but was a String
有没有办法覆盖序列化异常并强制字段为nil或替换散列?也许有一种方法可以通过SQL对字段
我已经创建了一个UDF,我正在尝试将它应用于连接中的合并结果。理想情况下,我希望在连接过程中这样做: value / 100 .withColumn("value",foo(coalesce(new Column("valueA"), new Column("valueB"))))
但是我得到了异常Task