Spark textFile在读取数据遭遇empty string或者ArrayIndexOutOfBoundsException: 2

SparkTextFile异常处理
本文详细解析了在使用SparkTextFile读取大数据文本时遇到的emptystring和ArrayIndexOutOfBoundsException异常,通过实例展示了如何通过filter筛选有效数据,排除含有空值的行,确保数据处理过程的顺利进行。

在使用spark textFile读取一个大数据文本 有3万多行,然而在处理过程中 即使用collect().foreach(println)进行打印输出,爆出empty string错误,经过排查,发现并不是存在空行,而是某一行数据存在空值,由于在处理过程中,将每一行中的数字抽取出来,转换成Double类型存入Vectors.dense稠密矩阵中,如果是某一行存在空值,则会爆出下标越界的错误,按此思路处理,果不其然:

Caused by: java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 2

解决办法:
在处理过程中 filter筛选我们需要的数据
我的处理办法:

spark.sparkContext.textFile("file:///home/maxinehehe/document/ml-1m/adult/adult.data").
      map(_.split(",")).//filter(_!="").filter(p=>(p.size == 15)).
      map(p=>Adult(Vectors.dense(toZero(p(0)), toZero(p(2)), toZero(p(4)),
        toZero(p(10)), toZero(p(11)), toZero(p(12))),p(14).toString())
      ).toDF()

然后使用

df.collect.foreach(println)

就可以打印出所有数据了。
这个过程中发挥最重要作用的是filter(p=>(p.size == 15))这句代码除掉了长度不满足的行数,最后使用count数了下 就排除了一行,就那一行在捣乱。

<think>好的,我现在需要解决用户在导出神通数据库时遇到的java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 85错误。首先,我得理解这个问题的大致原因。数组越界异常通常是因为程序试图访问数组中不存在的索引位置,比如数组长度是5,却访问了第6个元素。这里的错误提示索引85,说明在某个地方有代码尝试访问数组的第86个位置,而该数组的长度可能不足。 接下来,我需要考虑可能导致这个问题的具体原因。用户是在导出数据时遇到这个问题,所以可能涉及到数据查询、结果集处理、数据转换或写入文件等步骤。可能的原因包括: 1. **查询结果列数不匹配**:导出的SQL查询返回的列数可能与程序预期的列数不一致。例如,程序预期有80列,但实际查询返回了85列,导致处理时数组越界。 2. **数据库驱动版本问题**:使用的数据库驱动版本与当前神通数据库版本不兼容,导致在解析结果集时出现错误。 3. **数据内容问题**:某些字段的数据内容异常,比如特殊字符或二进制数据,处理时导致解析错误。 4. **代码逻辑缺陷**:导出代码在处理结果集时,可能错误地硬编码了列索引,而没有动态获取列数,导致当列数变化时出现越界。 接下来,我需要思考如何逐步排查这些问题。首先,建议用户检查他们的SQL查询语句,确认返回的列数和顺序是否与程序中的处理逻辑一致。可能需要手动执行查询,查看结果集的列数和各列的数据类型。如果查询涉及动态列(如使用了SELECT *),那么表结构的变更可能导致列数变化,从而引发问题。 其次,检查数据库驱动版本。用户可能使用了过时或不适配的JDBC驱动,这可能导致与数据库通信时解析元数据出错。建议用户查阅神通数据库的官方文档,确认使用的驱动版本是否匹配,并尝试更新到最新版本。 然后,查看导出代码中的结果集处理部分。常见的问题是在遍历结果集时,使用硬编码的列索引,比如直接使用getString(85),而结果集可能只有更少的列。这时候应该改用动态获取列数,使用ResultSetMetaData来获取列数,并循环处理每一列,而不是固定索引。 另外,数据内容中的异常值也可能导致问题。例如,某些列包含二进制数据或非常大的字段,处理时可能导致缓冲区溢出或其他异常。可以尝试导出部分数据,逐步排查是哪一行或哪一列导致的问题,或者增加异常处理来捕获具体出错的字段。 还有,日志和堆栈跟踪是关键。用户需要提供更详细的错误堆栈信息,确定异常发生的具体代码位置。例如,堆栈跟踪可能指向某个特定的方法或类,这有助于缩小问题范围。如果没有详细日志,建议用户添加日志记录,输出在处理每一行时的列索引和列数,以便发现问题所在。 此外,检查数据库工具或中间件。如果用户使用的是第三方工具进行导出,可能存在工具本身的bug或配置错误。尝试使用官方提供的导出工具,或者换用其他工具进行测试,看是否问题依旧存在。 最后,联系技术支持。如果以上步骤都无法解决问题,可能需要联系神通数据库的技术支持团队,提供详细的错误信息、数据库版本、驱动版本以及相关代码片段,以便他们进一步诊断。 在解决方案中,我需要逐步引导用户进行这些排查步骤,从最简单的检查SQL查询开始,逐步深入到代码逻辑和驱动版本,最后考虑数据内容和技术支持。确保用户能够按照步骤操作,并且在每个步骤中提供具体的操作建议,比如如何获取结果集元数据,如何更新驱动等。 同时,生成的相关问题需要围绕这个异常展开,可能涉及数据库导出的其他常见错误、如何优化导出性能、数据验证方法等,帮助用户全面理解和解决类似问题。</think>### 神通数据库导出时出现`java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 85`的解决方案 `ArrayIndexOutOfBoundsException: 85`表示程序在尝试访问数组的第86个位置(索引从0开始),但该数组长度不足。在数据库导出场景中,通常与**查询结果列数不匹配**或**驱动解析异常**相关。以下是分步解决方案: --- #### **1. 检查SQL查询的列数与代码逻辑是否匹配** - **可能原因**:导出时使用的SQL查询返回的列数少于85列,但代码中硬编码了索引85(第86列),导致越界。 - **解决方案**: 1. 检查导出功能的SQL语句,尤其是列名或动态列(如`SELECT *`)的使用。若表结构发生变化(如删减列),需同步修改SQL。 2. 使用数据库客户端工具(如神通管理工具)直接执行该SQL,确认返回的列数是否小于85。例如: ```sql SELECT COUNT(*) FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS WHERE TABLE_NAME = '目标表名'; ``` 3. 在代码中通过`ResultSetMetaData`动态获取列数,避免硬编码: ```java ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql); ResultSetMetaData metaData = rs.getMetaData(); int columnCount = metaData.getColumnCount(); // 检查实际列数 ``` --- #### **2. 更新数据库驱动版本** - **可能原因**:旧版JDBC驱动在解析数据库元数据时存在缺陷,导致列索引计算错误。 - **解决方案**: 1. 从神通数据库官网下载最新版本的JDBC驱动(如`oscarJDBC.jar`)。 2. 替换项目中的旧驱动,并确保类路径(Classpath)正确配置。 --- #### **3. 检查数据内容异常** - **可能原因**:某些列包含特殊字符(如未转义的分隔符)或二进制数据,导致解析时索引计算错误。 - **解决方案**: 1. 分批导出数据,定位触发异常的具体行或列。 2. 对可疑字段(如BLOB类型)进行内容过滤或编码处理。 --- #### **4. 验证代码逻辑** - **关键点**:在遍历结果集时,需确保索引从1开始且不超过列数。 - **示例修正**: ```java try (ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql)) { ResultSetMetaData metaData = rs.getMetaData(); int columnCount = metaData.getColumnCount(); while (rs.next()) { for (int i = 1; i <= columnCount; i++) { // 从1开始遍历 String value = rs.getString(i); // 处理数据 } } } ``` --- #### **5. 查看完整错误堆栈** - 通过日志捕获完整的异常堆栈,定位具体报错代码行。例如: ``` Caused by: java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 85 at com.oscar.util.ResultSetParser.parseRow(ResultSetParser.java:123) ``` 若问题出现在数据库驱动内部(如`com.oscar.util`),需联系官方支持。 --- #### **6. 联系技术支持** 如果上述步骤无效,需提供以下信息给神通数据库技术支持团队: 1. 数据库版本和JDBC驱动版本。 2. 触发异常的SQL语句(脱敏后)。 3. 完整的错误堆栈和日志。 ---
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