带有 ScalaPB 的 SparkSQL：从 DataFrame 转换为原型数据集时跳过原型字段时出错

Question

我有以下原型消息，需要使用 ScalaPB 通过 Spark 编写：

message EnforcementData
{
  required int32 id = 1;
  required int32 source = 2;
  required int32 flagsEnforceOption = 4;
  required int32 categoryEnforceOption = 5;

  optional TypeA a= 100;
  optional TypeB b= 101;
}

TypeA 和 TypeB 是接收方 EnforcementData 的子 classes，它使用 protobuf-net 对其进行反序列化。

现在，我的 Spark 数据框可以有 a 列或 b 列。假设 df 是我的数据框，我调用如下：

df.withColumn(b, null).as[EnforcementData].map(_.toByteArray) 类型 A 消息
df.withColumn(a, null).as[EnforcementData].map(_.toByteArray) 类型 B 消息

但是使用 protobuf-net 反序列化消息的接收方抛出 Whosebug 异常。我也尝试传递一个虚拟案例 class 而不是 null 但它似乎仍然不起作用。

请告诉我如何处理这个问题？

Answer 1

我能够通过重建案例 class 并明确跳过可选的子 class 字段来解决这个问题。即

 //for TypeA messages,

 df.withColumn(b, null)
   .as[EnforcementData]
   .map{case EnforcementData(id, source, flag, cat, a, _) => EnforcementData(id, source, flag, cat, a = a) 
   } 

 //for TypeB messages,    

 df.withColumn(s, null)
   .as[EnforcementData]
   .map{case EnforcementData(id, source, flag, cat, _, b) => EnforcementData(id, source, flag, cat, b = b) 
    }

带有 ScalaPB 的 SparkSQL：从 DataFrame 转换为原型数据集时跳过原型字段时出错

SparkSQL with ScalaPB: Error while skipping proto fields while converting from DataFrame to proto dataset

apache-spark

protobuf-net

scalapb