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Apache Spark 2.0：Java.lang.UnsupportedOperationException：Java.time.LocalDateのエンコーダーが見つかりません

Apache Spark 2.0を使用し、DetaSetのスキーマに言及するためにcase classを作成しています。 保存方法）に従ってカスタムエンコーダーを定義しようとしている場合データセットのカスタムオブジェクト？ 、Java.time.LocalDateの場合、次の例外が発生しました：

Java.lang.UnsupportedOperationException: No Encoder found for Java.time.LocalDate
- field (class: "Java.time.LocalDate", name: "callDate")
- root class: "FireService"
at org.Apache.spark.sql.catalyst.ScalaReflection$.org$Apache$spark$sql$catalyst$ScalaReflection$$serializerFor(ScalaReflection.scala:598)
at org.Apache.spark.sql.catalyst.ScalaReflection$$anonfun$9.apply(ScalaReflection.scala:592)
at org.Apache.spark.sql.catalyst.ScalaReflection$$anonfun$9.apply(ScalaReflection.scala:583)
at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$flatMap$1.apply(TraversableLike.scala:241)
at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$flatMap$1.apply(TraversableLike.scala:241)
at scala.collection.immutable.List.foreach(List.scala:381)
at scala.collection.TraversableLike$class.flatMap(TraversableLike.scala:241)
............

以下はコードによるものです：

case class FireService(callNumber: String, callDate: Java.time.LocalDate)
implicit val localDateEncoder: org.Apache.spark.sql.Encoder[Java.time.LocalDate] = org.Apache.spark.sql.Encoders.kryo[Java.time.LocalDate]

val fireServiceDf = df.map(row => {
val dateFormatter = Java.time.format.DateTimeFormatter.ofPattern("MM/dd /yyyy")
FireService(row.getAs[String](0),  Java.time.LocalDate.parse(row.getAs[String](4), dateFormatter))
})

Spark用のサードパーティAPIのエンコーダーをどのように定義できますか？

更新

ケースクラス全体のエンコーダーを作成するとき、df.map..は、以下のようにオブジェクトをバイナリーにマップします。

implicit val fireServiceEncoder: org.Apache.spark.sql.Encoder[FireService] = org.Apache.spark.sql.Encoders.kryo[FireService]

val fireServiceDf = df.map(row => {
 val dateFormatter = Java.time.format.DateTimeFormatter.ofPattern("MM/dd/yyyy")
 FireService(row.getAs[String](0), Java.time.LocalDate.parse(row.getAs[String](4), dateFormatter))
})

fireServiceDf: org.Apache.spark.sql.Dataset[FireService] = [value: binary]

FireServiceのマップを期待していますが、マップのバイナリを返します。

scalaapache-sparkapache-spark-sqlapache-spark-datasetapache-spark-encoders
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Harmeet Singh Taara

最後のコメントにあるように、「クラスにフィールドバーが含まれている場合は、オブジェクト全体にエンコーダが必要です」。 FireService自体に暗黙のエンコーダーを提供する必要があります。それ以外の場合、Spark SQLImplicits.newProductEncoder[T <: Product : TypeTag]: Encoder[T]を使用して作成します。タイプから、フィールドにimplicitエンコーダーパラメーターを使用していないことがわかります。 t localDateEncoderの存在を使用します。

これを処理するためにSparkを変更できます。 Shapelessライブラリを使用するか、マクロを直接使用します。これが将来の計画かどうかはわかりません。

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Alexey Romanov