Spark-从Scala代码调用Java方法时不支持OperationException

我已经用Scala实现了代码，它使用的是Java编写的方法。 在下面的代码中，

processSale（）

是一个Java方法，它将

util.List

作为参数

在

Scala.collection.JavaConverters的帮助下，我将Scala
Iterable[Sale]
转换为
Seq[Sale]
，然后转换为
util.List
。\u

val parseSales: RDD[(String, Sale)] = rawSales
      .map(sale => sale.Id -> sale)
      .groupByKey()
      .mapValues(a => SaleParser.processSale(a.toSeq.asJava))

但是，当代码作为Spark驱动程序的一部分执行时，由于任务失败，作业会失败，出现

UnsupportedOperationException

。我查看了日志，发现原因似乎在Collections.sort调用的Java

processSale

方法中

 Collections.sort(sales, new Comparator<InvocaCall>() {
                @Override
                public int compare(Sale sale1, Sale sale2) {
                    return Long.compare(sale1.timestamp, sale2.timestamp);
                }
            });

Collections.sort（销售、新比较器（）{
@凌驾
公共整数比较（销售额1、销售额2）{
返回Long.compare（sale1.timestamp，sale2.timestamp）；
}
});

---

我被困在这一点上，因为我正在传递所需的

util.List

。为什么在这种情况下，

Collections.sort

可能是不受支持的操作

为rawSales添加空检查

util.List

---

为rawSales

util.List添加空检查

发件人：

因为Java不区分可变和不可变
类型中的集合，例如，
scala.immutable.List
将生成一个
java.util.List
，其中
变异操作抛出一个
不支持的操作异常

代码中的
toSeq
返回
immutable.Seq
，这就是为什么会出现异常

因此，您的列表是可变数据结构，如
ListBuffer
：

list.to[scala.collection.mutable.ListBuffer].asJava

发件人：

因为Java不区分可变和不可变
类型中的集合，例如，
scala.immutable.List
将生成一个
java.util.List
，其中
变异操作抛出一个
不支持的操作异常

代码中的
toSeq
返回
immutable.Seq
，这就是为什么会出现异常

因此，您的列表是可变数据结构，如
ListBuffer
：

list.to[scala.collection.mutable.ListBuffer].asJava

将“无”分配给RDD？@Duelist程序员将决定他们是否需要其他东西；否则没有。将“没有”分配给RDD？@Duelist程序员将决定他们是否需要其他东西；否则就没有了。