org.apache.spark.sql.avro.IncompatibleSchemaException: Unexpected type org.apache.spark.ml.linalg.VectorUDT - SQL

介绍

这是一个 Spark SQL 中的错误。它表明在使用 Avro 将数据序列化为二进制格式（或者将序列化数据反序列化为数据框架）时，遇到了意外的数据类型。

具体来说，这个错误是由于 Spark 中的向量类型（org.apache.spark.ml.linalg.VectorUDT）与 Avro 不兼容导致的。

解决方法

首先，需要弄清楚为什么会出现这个错误。通常，这是由于在数据框架中有一个列包含了向量，而 Avro 不支持处理这种数据类型。因此，要解决这个问题，有几种方法：

• 通过 AvroDataEncodingUtils 实用程序类手动编写一个自定义的 Avro 编码器和解码器，该类可以将 Spark 中的向量转换为其它可接受的数据类型（例如，数组）。
• 通过转换数据框架，将向量类型转换为另一种数据类型。可以使用 DataFrame#withColumn 方法将向量列映射到另一个类型的列，然后将其序列化为 Avro。
• 使用第三方工具，例如 Hortonworks 的 Schema Registry，它提供了一种可扩展的数据类型体系结构，使数据序列化和反序列化更加灵活。

无论选择哪种方法，都需要仔细检查数据框架的结构并根据需要对其进行调整。

代码示例

以下是使用 AvroDataEncodingUtils 手动编写自定义编码器和解码器的示例代码：

import org.apache.spark.sql.avro.{Encoder, Decoder, AvroDataEncodingUtils}
import org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GenericRowWithSchema
import org.apache.spark.ml.linalg.{Vector, DenseVector, VectorUDT}

class VectorDataEncoder extends Encoder[Vector]{
  override def encode(vector: Vector): AnyRef = {
    // Convert Vector to Array
    AvroDataEncodingUtils.encodeAsArray(
      new DenseVector(vector.toArray),
      new VectorUDT()
    )
  }

  override def schema: String = new VectorUDT().sqlType().catalogString
}

class VectorDataDecoder extends Decoder[Vector] {
  override def decode(value: AnyRef): Vector = {
    // Convert Array to Vector
    val arr = AvroDataEncodingUtils.decodeArray(value, new VectorUDT())
    new DenseVector(arr.asInstanceOf[Array[Double]])
  }

  override def schema: String = new VectorUDT().sqlType().catalogString
}

// Create Encoder and Decoder for Vector data
val vectorDataEncoder = new VectorDataEncoder()
val vectorDataDecoder = new VectorDataDecoder()

// Serialization Example
val vector: Vector = new DenseVector(Array[Double](1.0, 2.0, 3.0))
val serializedData = vectorDataEncoder.apply(vector)

// Deserialization Example
val deserializedData = vectorDataDecoder.apply(serializedData)

该示例中定义了一个自定义编码器和解码器，用于将向量数据序列化为 Avro 格式。在使用时，只需将其传递给 DataFrameWriter 或 DataFrameReader 的 option 方法即可：

val df = spark.read
  .format("avro")
  .option("avroSchema", schema)
  .option("vectorDataEncoder", vectorDataEncoder)  // <-- Use custom serializer
  .load(filePath)