Java Spark:GroupBy上的堆栈溢出错误

我将Spark 2.3.1与Java一起使用

我有一个数据集，我想将其分组以进行一些聚合（例如，使用count（）。必须根据给定的列列表进行分组

我的职能如下：

public Dataset<Row> compute(Dataset<Row> data, List<String> columns){

    final List<Column> columns_col = new ArrayList<Column>();

    for (final String tag : columns) {
        columns_col.add(new Column(tag));
    }

    Seq<Column> columns_seq = JavaConverters.asScalaIteratorConverter(columns_col.iterator()).asScala().toSeq();

    System.out.println("My columns : "+columns_seq.mkString(", "));
    System.out.println("Data count : "+data.count());

    final Dataset<Row> dataset_count = data.groupBy(columns_seq).agg(count(col("value")));

    System.out.println("Result count : "+dataset_count.count()); 

    return dataset_count;
}       

但是如果我在我的函数中替换该行

final Dataset<Row> dataset_count = data.groupBy(columns_seq).agg(count(col("value")));

此问题可能来自何处？是否有根据未知列列表对数据集进行分组的解决方案？

替换

JavaConverters.asScalaIteratorConverter(columns_col.iterator()).asScala().toSeq();

用于：

---

为我做了这项工作（经过全面测试）。

尝试使用以下方法：

Seq<Column> columns_seq = JavaConversions.asScalaBuffer(columns_col).seq();

Seq columns\u Seq=JavaConversions.asScalaBuffer（columns\u col.Seq（）；

试着用这个来代替：“Seq columns\u Seq=JavaConversions.asScalaBuffer（columns\u col.Seq（）”@abdennacerachiheb你真的把我从数小时数天的挫折中解救了出来。请考虑把你的评论作为答案-这是solution@PALEN我很高兴它对你有用，我补充说，因为它可能会帮助别人。

final Dataset<Row> dataset_count = data.groupBy("field1","field2","field3","field4").agg(count(col("value")));

My columns : field1, field2, field3, field4
Data count : 136821
Result count : 74698

JavaConverters.asScalaIteratorConverter(columns_col.iterator()).asScala().toSeq();

JavaConversions.asScalaBuffer(columns_col).seq()

Seq<Column> columns_seq = JavaConversions.asScalaBuffer(columns_col).seq();