join – Spark 2.0.0错误：PartitioningCollection要求其所有分

我在Spark中加入一些DataFrames并且我一直收到以下错误：

PartitioningCollection requires all of its partitionings have the same numPartitions.

这似乎发生在我将两个DataFrame连接在一起后,每个看起来都很合理,但是在加入它们之后,如果我尝试从连接的DataFrame中获取一行,我会收到此错误.我真的只是想了解为什么会出现这个错误或者背后的含义是什么,因为我似乎无法找到任何关于它的文档.

以下调用导致此异常：

val resultDataframe = dataFrame1
  .join(dataFrame2,$"first_column" === $"second_column").take(2)

但我当然可以打电话

dataFrame1.take(2)

和

dataFrame2.take(2)

我还尝试重新分区DataFrames,在加入之前使用dataFrame1和dataFrame2上的Dataset.repartition(numPartitions)或Dataset.coalesce(numParitions),以及在连接之后的resultDataFrame上,但似乎没有任何东西影响错误.一些粗略的谷歌搜索后,我无法找到其他人得到错误的参考…

解决方法

我要添加的一些事情：在数据帧(多个连接)上的一组非常复杂的操作之后,我得到了错误.此外,这些操作涉及从同一父数据帧生成的数据帧.
我试图用一个最小的例子来复制它,但是从我的管道中提取它并不是一件容易的事.

我怀疑当DAG过于复杂时,Spark可能在计算正确的计划时遇到麻烦.
不幸的是,似乎如果它是Spark 2.0.0中的一个错误,那么夜间构建还没有修复它(我几天前尝试过2.0.2快照).

解决问题(暂时)的实用解决方案似乎是：在管道中写入磁盘(在某些时候)某些数据帧,然后再次读取它们.这有效地迫使Spark有一个更小,更易于管理的优化计划,而且它不再崩溃.当然,这只是一个临时修复.

（编辑：随州站长网）

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