介绍Spark异常：处理空值的问题

在使用Spark时，我们有时会遇到数据集中存在空值的问题，如果不进行处理，会导致程序出现异常。其中最常见的异常是SparkException，它提示出现了空值问题，建议我们可以选择删除空值或使用handleInvalid参数进行处理。

异常提示信息

org.apache.spark.SparkException：在使用handleInvalid = "error"组装一行时遇到null。考虑从数据集中删除空值或使用handleInvalid = "keep"或"skip"。

异常提示信息提示我们，出现了空值问题，而且使用了handleInvalid = "error"进行了处理，但是无法处理null值，建议我们选择删除或保留空值，以避免程序异常。

解决方案

处理空值的方案有很多种，这里介绍最常用的删除和保留空值方法。

删除空值

删除空值是比较常用的方法，可以使用DataFrame的na方法进行处理，代码如下：

val df = Seq((1, "a", null), 
             (2, "b", "cat"), 
             (3, null, "dog")).toDF("id", "type", "animal")

// 删除包含空值的行
val df2 = df.na.drop()

上面的代码示例中，首先创建了一个包含空值的DataFrame，然后使用na.drop()进行删除空值的操作，返回了不包含空值的DataFrame。

保留空值

如果希望保留空值，可以将handleInvalid参数设置为"keep"，代码如下：

// 保留空值
import org.apache.spark.ml.feature.{Imputer, StringIndexer}

val df = Seq((1, "a", null), 
             (2, "b", "cat"), 
             (3, null, "dog")).toDF("id", "type", "animal")

val imputer = new Imputer().setInputCols(Array("type", "animal")).setOutputCols(Array("type_imputed", "animal_imputed")).setStrategy("median").setHandleInvalid("keep")

val imp_df = imputer.fit(df).transform(df)

上面的代码例子中，我们使用了Imputer，将type和animal列设置为输入列，并将结果列设置为type_imputed和animal_imputed。然后使用了中位数作为策略，并将handleInvalid设置为"keep"，保留空值。

跳过空值

如果希望跳过空值，可以将handleInvalid参数设置为"skip"，代码如下：

// 跳过空值
import org.apache.spark.ml.feature.StringIndexer

val df = Seq((1, "a", null), 
             (2, "b", "cat"), 
             (3, null, "dog")).toDF("id", "type", "animal")

val indexer = new StringIndexer().setInputCol("type").setOutputCol("type_indexed").setHandleInvalid("skip")

val index_df = indexer.fit(df).transform(df)

上面的代码例子中，我们使用了StringIndexer，将type列设置为输入列，并将结果列设置为type_indexed。然后将handleInvalid设置为"skip"，跳过空值。

总结

处理Spark中的空值问题可以使用删除、保留和跳过的方法进行处理。在选择方法时，需要根据实际情况进行选择，以避免程序异常。处理过后的数据才能更好地用于后续的数据分析和机器学习建模。