SparkSQL: как работать с нулевыми значениями в пользовательской функции?

Учитывая таблицу 1 с одним столбцом "x" типа String. Я хочу создать таблицу 2 со столбцом "y" , который представляет собой целочисленное представление строк даты, указанных в "x" .

Essential - сохранить значения null в столбце "y" .

Таблица 1 (Dataframe df1):

+----------+
|         x|
+----------+
|2015-09-12|
|2015-09-13|
|      null|
|      null|
+----------+
root
 |-- x: string (nullable = true)

Таблица 2 (Dataframe df2):

+----------+--------+                                                                  
|         x|       y|
+----------+--------+
|      null|    null|
|      null|    null|
|2015-09-12|20150912|
|2015-09-13|20150913|
+----------+--------+
root
 |-- x: string (nullable = true)
 |-- y: integer (nullable = true)

В то время как определяемая пользователем функция (udf) для преобразования значений из столбца "x" в значения столбца "y" :

val extractDateAsInt = udf[Int, String] (
  (d:String) => d.substring(0, 10)
      .filterNot( "-".toSet)
      .toInt )

и работает, обработка нулевых значений невозможна.

Хотя я могу сделать что-то вроде

val extractDateAsIntWithNull = udf[Int, String] (
  (d:String) => 
    if (d != null) d.substring(0, 10).filterNot( "-".toSet).toInt 
    else 1 )

Я не нашел способа "произвести" null значения через udfs (конечно, поскольку Int не может быть null).

Мое текущее решение для создания df2 (таблица 2) выглядит следующим образом:

// holds data of table 1  
val df1 = ... 

// filter entries from df1, that are not null
val dfNotNulls = df1.filter(df1("x")
  .isNotNull)
  .withColumn("y", extractDateAsInt(df1("x")))
  .withColumnRenamed("x", "right_x")

// create df2 via a left join on df1 and dfNotNull having 
val df2 = df1.join( dfNotNulls, df1("x") === dfNotNulls("right_x"), "leftouter" ).drop("right_x")

Вопросы

Текущее решение кажется громоздким (и, вероятно, неэффективным по производительности). Есть ли лучший способ?
@Spark-developers: существует ли тип NullableInt плановый /avaiable, так что возможно следующее udf (см. фрагмент кода)?

Выдержка кода

val extractDateAsNullableInt = udf[NullableInt, String] (
  (d:String) => 
    if (d != null) d.substring(0, 10).filterNot( "-".toSet).toInt 
    else null )

Ответ 1

Здесь Option пригодится:

val extractDateAsOptionInt = udf((d: String) => d match {
  case null => None
  case s => Some(s.substring(0, 10).filterNot("-".toSet).toInt)
})

или сделать его несколько более безопасным в общем случае:

import scala.util.Try

val extractDateAsOptionInt = udf((d: String) => Try(
  d.substring(0, 10).filterNot("-".toSet).toInt
).toOption)

Все кредиты Дмитрий Селиванов, которые указали это решение как (отсутствует?), отредактируйте здесь.

Альтернативой является обработка null вне UDF:

import org.apache.spark.sql.functions.{lit, when}
import org.apache.spark.sql.types.IntegerType

val extractDateAsInt = udf(
   (d: String) => d.substring(0, 10).filterNot("-".toSet).toInt
)

df.withColumn("y",
  when($"x".isNull, lit(null))
    .otherwise(extractDateAsInt($"x"))
    .cast(IntegerType)
)

Ответ 2

Scala действительно имеет приятную функцию factory, Option(), которая может сделать это еще более кратким:

val extractDateAsOptionInt = udf((d: String) => 
  Option(d).map(_.substring(0, 10).filterNot("-".toSet).toInt))

Внутри метод применения объекта Option просто выполняет нулевую проверку:

def apply[A](x: A): Option[A] = if (x == null) None else Some(x)

Ответ 3

Дополнительный код

С ответом nice от @zero323, я создал следующий код, чтобы иметь определенные пользователем функции, которые обрабатывают нулевые значения, как описано. Надеюсь, это полезно для других!

/**
 * Set of methods to construct [[org.apache.spark.sql.UserDefinedFunction]]s that
 * handle `null` values.
 */
object NullableFunctions {

  import org.apache.spark.sql.functions._
  import scala.reflect.runtime.universe.{TypeTag}
  import org.apache.spark.sql.UserDefinedFunction

  /**
   * Given a function A1 => RT, create a [[org.apache.spark.sql.UserDefinedFunction]] such that
   *   * if fnc input is null, None is returned. This will create a null value in the output Spark column.
   *   * if A1 is non null, Some( f(input) will be returned, thus creating f(input) as value in the output column.
   * @param f function from A1 => RT
   * @tparam RT return type
   * @tparam A1 input parameter type
   * @return a [[org.apache.spark.sql.UserDefinedFunction]] with the behaviour describe above
   */
  def nullableUdf[RT: TypeTag, A1: TypeTag](f: Function1[A1, RT]): UserDefinedFunction = {
    udf[Option[RT],A1]( (i: A1) => i match {
      case null => None
      case s => Some(f(i))
    })
  }

  /**
   * Given a function A1, A2 => RT, create a [[org.apache.spark.sql.UserDefinedFunction]] such that
   *   * if on of the function input parameters is null, None is returned.
   *     This will create a null value in the output Spark column.
   *   * if both input parameters are non null, Some( f(input) will be returned, thus creating f(input1, input2)
   *     as value in the output column.
   * @param f function from A1 => RT
   * @tparam RT return type
   * @tparam A1 input parameter type
   * @tparam A2 input parameter type
   * @return a [[org.apache.spark.sql.UserDefinedFunction]] with the behaviour describe above
   */
  def nullableUdf[RT: TypeTag, A1: TypeTag, A2: TypeTag](f: Function2[A1, A2, RT]): UserDefinedFunction = {
    udf[Option[RT], A1, A2]( (i1: A1, i2: A2) =>  (i1, i2) match {
      case (null, _) => None
      case (_, null) => None
      case (s1, s2) => Some((f(s1,s2)))
    } )
  }
}