$.inArray()方法介绍

本文介绍了jQuery中$.inArray()函数的基本用法,包括如何在数组中搜索指定值及其索引,并通过示例代码展示了不同情况下的使用方法。此外还分析了对象引用在数组查找中的常见误区。

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$.inArray()函数用于在数组中搜索指定的值,并返回其索引值。如果数组中不存在该值,则返回-1;

$.inArray(value,array)    --value是要查找的值,array是被查找的数组。

 

有如下实例:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title></title>	
<style>
	div {
		color: blue;
	}
	span {
		color: red;
	}
</style>
<script src="https://cdn.bootcss.com/jquery/1.10.2/jquery.min.js"></script>
</head>
<body>

<div>"John" 在索引值为 <span></span> 的位置被找到</div>
<div>4 在索引值为 <span></span> 的位置被找到</div>
<div>"Karl" 未被找到,所以返回 <span></span> </div>
<div>"Pete" 在数组中,但是不在索引值大于等于2的位置,所以返回 <span></span></div> 
<script>
$(function () { 
	var arr = [ 4, "Pete", 8, "John" ];
	var $spans = $( "span" );
	$spans.eq( 0 ).text( jQuery.inArray( "John", arr ) );
	$spans.eq( 1 ).text( jQuery.inArray( 4, arr ) );
	$spans.eq( 2 ).text( jQuery.inArray( "Karl", arr ) );
	$spans.eq( 3 ).text( jQuery.inArray( "Pete", arr, 2 ) );
})
</script>
 
</body>
</html>

输出结果为:

 

需要注意的是,例如下代码:

$(function () {
              var arr=[{"name":"张三"},{"name":"李四"},{"name":"王五"}];
              alert($.inArray({"name":"张三"}, arr));
        });

上面这段代码不仔细分析怎么看都没有错,但是返回值是-1。下面来分析下原因发现:

错误的原因是{"name":"张三"}和{"name":"张三"}是两个不同的引用;所以在arr数组里面找不到{"name":"张三"}这个对象;代码如果这样改就可以了

$(function () {
            var obj = { "name": "张三" };
            var arr = [{ "name": "李四" }, obj, { "name": "王五"}];
            alert($.inArray(obj, arr));
        });

这段代码返回的就是1;返回值正常,这时的obj是{"name":"张三"}的引用;

在dataworks上跑scala编写的spark任务报错 2025-07-29 17:07:02,618 ERROR org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster - User class threw exception: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 41 in stage 638.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 41.3 in stage 638.0 (TID 27945, 3010c5210.cloud.c8.am301, executor 12): org.apache.spark.SparkException: Failed to execute user defined function($anonfun$48: (array<double>, array<double>) => double) at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GeneratedClass$GeneratedIteratorForCodegenStage1.processNext(Unknown Source) at org.apache.spark.sql.execution.BufferedRowIterator.hasNext(BufferedRowIterator.java:43) at org.apache.spark.sql.execution.WholeStageCodegenExec$$anonfun$10$$anon$1.hasNext(WholeStageCodegenExec.scala:614) at org.apache.spark.sql.execution.UnsafeExternalRowSorter.sort(UnsafeExternalRowSorter.java:216) at org.apache.spark.sql.execution.exchange.ShuffleExchangeExec$$anonfun$2.apply(ShuffleExchangeExec.scala:279) at org.apache.spark.sql.execution.exchange.ShuffleExchangeExec$$anonfun$2.apply(ShuffleExchangeExec.scala:250) at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$mapPartitionsInternal$1$$anonfun$apply$25.apply(RDD.scala:830) at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$mapPartitionsInternal$1$$anonfun$apply$25.apply(RDD.scala:830) at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute(MapPartitionsRDD.scala:38) at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:324) at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:288) at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute(MapPartitionsRDD.scala:38) at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:324) at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:288) at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:96) at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:53) at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:109) at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:345) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617) at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: requirement failed: ???????? at scala.Predef$.require(Predef.scala:224) at com.bmsoft.operate.VsZUserOverlimitEventPeriodNew$$anonfun$48.apply(VsZUserOverlimitEventPeriodNew.scala:1894) at com.bmsoft.operate.VsZUserOverlimitEventPeriodNew$$anonfun$48.apply(VsZUserOverlimitEventPeriodNew.scala:1893) ... 21 more
最新发布
07-30
<think>首先,用户的问题是:"我想在DataWorks上运行Scala编写的Spark任务出现异常,用户希望定位并解决报错问题。请问DataWorks 运行 Scala Spark 任务报错 SparkException Failed to execute user defined function" 用户提供了几个引用,这些引用是关于Spark中用户定义函数(UDF)报错的例子。我需要参考这些引用,并结合用户的问题来回答。 关键点: - 报错信息:"SparkException: Failed to execute user defined function" - 这是在DataWorks上运行Scala编写的Spark任务时发生的。 - 用户希望定位并解决这个问题。 从引用中提取相关信息: - 引用[1]:提到在处理多分类数据时,Spark的MultilayerPerceptronClassifier报错,错误涉及UDF执行失败。 - 引用[2]:解释如何在Spark中创建UDF,使用Scala语言创建函数,并用udf()包装或注册为UDF。 - 引用[3]:VectorAssembler在数据有null值时报错,因为Spark Vector不支持null值。 - 引用[4]:StringIndexer在转换字符串为数值时的问题,因为OneHotEncoder需要数值输入。 用户的问题是关于UDF执行失败的,所以我应该聚焦在UDF相关的错误上。 报错原因可能: - UDF定义错误:函数逻辑有问题。 - 输入数据问题:数据有null值、类型不匹配等。 - 环境问题:DataWorks上的Spark配置或版本不兼容。 - 序列化问题:UDF在分布式环境中序列化失败。 解决步骤: 1. **理解报错上下文**:查看完整的错误日志,包括堆栈跟踪,以确定UDF的具体问题。 2. **检查UDF代码**:确保UDF函数在Scala中正确实现,没有逻辑错误。 3. **验证输入数据**:检查传递给UDF的数据是否有null值、无效值或类型不匹配。 4. **处理null值**:如引用[3]所示,Spark Vector不支持null值,需要处理数据中的null。 5. **注册UDF**:确保UDF正确注册,如引用[2]所述。 6. **测试本地**:在本地Spark环境中测试UDF,确认问题是否在DataWorks特定。 7. **查看DataWorks文档**:DataWorks可能有特定配置或限制。 生成相关问题: - 用户要求"生成相关问题",所以我需要在回答后添加相关问题。 - 相关问题应基于用户的问题,帮助深入解决或扩展知识。 回答结构: - 使用中文,因为系统指令要求。 - 结构清晰:逐步解释问题原因和解决方法。 - 引用相关部分:在回答中引用提供的引用,并在末尾添加引用标识。 - 确保真实可靠:基于Spark和DataWorks的常识。 完整回答框架: 1. **介绍问题**:解释报错"SparkException: Failed to execute user defined function"的常见原因。 2. **定位原因**:建议查看错误日志,分析具体错误。 3. **解决步骤**: - 检查UDF代码。 - 处理输入数据(如null值)。 - 确保正确注册UDF。 - 考虑DataWorks环境。 4. **参考引用**:整合提供的引用。 5. **生成相关问题**:在最后添加相关问题。 相关问题示例: 1. 如何在DataWorks上调试Spark任务? 2. Spark UDF常见错误有哪些? 3. 如何处理Spark中的null值? 4. DataWorks运行Spark任务的最佳实践是什么? 现在,构建回答。</think>### DataWorks运行Scala Spark任务报错"SparkException: Failed to execute user defined function"的解决方案 在DataWorks上运行Scala编写的Spark任务时,报错"SparkException: Failed to execute user defined function"通常表示用户定义函数(UDF)在执行过程中失败。这可能是由于UDF代码逻辑错误、输入数据问题(如null值或类型不匹配)、Spark环境配置不当或序列化问题引起的。以下我将逐步帮助您定位和解决此问题,基于Spark的常见错误机制和DataWorks平台特性。请确保在DataWorks控制台查看完整的错误日志(包括堆栈跟踪),以获取更具体的线索。 #### 步骤1: 理解报错原因(定位问题) - **常见原因分析**: - **UDF代码逻辑错误**:UDF函数内部可能有空指针、除零错误或无效计算,导致运行时异常。 - **输入数据问题**:Spark UDF对输入数据敏感,如果数据包含null值、无效类型或缺失字段,会触发此错误。例如,引用[3]指出Spark Vector组件不支持null值,输入数据有null时会报错:"Values to assemble cannot be null"。 - **UDF注册或序列化失败**:在分布式环境中,UDF需要在所有Executor节点上正确序列化。如果UDF依赖外部变量或类未正确序列化,会引发此异常(引用[2])。 - **环境兼容性问题**:DataWorks的Spark版本可能与本地环境不同,导致UDF行为不一致。例如,引用[1]和[4]显示,在分类任务中数据类型转换错误(如字符串到数值)会报类似错误。 - **诊断建议**: - 查看DataWorks任务日志中的完整错误堆栈,关注"Caused by"部分,例如是否提到具体错误如"NullPointerException"或"TypeMismatch"。 - 在本地Spark环境(如使用spark-shell)测试UDF代码,确认问题是否DataWorks特有。 #### 步骤2: 解决报错(修复方法) 基于常见原因,提供以下解决方案: 1. **修复UDF代码逻辑**: - 检查UDF函数是否处理边界情况。例如,添加null值检查或类型转换。 ```scala // 示例:修复UDF,处理null输入 import org.apache.spark.sql.functions.udf val safeUdf = udf((input: Double) => { if (input == null) 0.0 // 处理null值 else input * 2 // 实际逻辑 }) ``` - 确保UDF返回类型与预期一致(如Double、Vector等),避免类型不匹配。 2. **处理输入数据问题**: - **清理null值**:使用Spark DataFrame API过滤或填充null值。例如,引用[3]建议在数据预处理阶段处理null: ```scala val dfClean = df.na.fill(0.0) // 填充null为0.0 // 或使用过滤 val dfClean = df.filter($"column".isNotNull) ``` - **验证数据类型**:确保UDF输入列类型匹配。例如,引用[4]提到StringIndexer需将字符串转为数值,避免后续组件(如OneHotEncoder)报错。使用`.cast()`方法强制转换类型: ```scala val dfFixed = df.withColumn("numeric_col", $"string_col".cast(DoubleType)) ``` 3. **正确注册和使用UDF**: - 在Scala中,UDF必须通过`udf()`函数注册(引用[2])。确保在DataWorks任务中正确初始化: ```scala import org.apache.spark.sql.functions.udf val myUdf = udf((x: Int) => x + 1) // 定义UDF val resultDF = df.withColumn("new_col", myUdf($"old_col")) // 应用UDF ``` - 避免在UDF中使用不可序列化的对象(如外部数据库连接),改用广播变量。 4. **适配DataWorks环境**: - 检查DataWorks的Spark版本(如通过`spark.version`),并确保本地测试环境与之一致。 - 在DataWorks任务配置中,增加Executor内存或调整并行度(如设置`spark.executor.memory=4g`),避免资源不足导致UDF失败。 - 如果使用第三方库,确保在DataWorks的依赖管理中上传JAR包。 #### 步骤3: 测试与验证 - **本地测试**:在本地Spark集群运行简化版任务,确认UDF无问题后再部署到DataWorks。 - **DataWorks调试**:使用小规模数据集在DataWorks上运行任务,逐步添加UDF逻辑,通过日志监控行为。 - 如果问题持续,提供错误堆栈的更多细节,可以进一步分析。 #### 参考引用 - 引用[1]显示,在Spark多分类任务中UDF失败可能与数据类型转换相关[^1]。 - 引用[2]强调UDF需在Scala中正确定义和注册[^2]。 - 引用[3]指出Spark Vector组件对null值的敏感性,需在数据预处理中处理[^3]。 - 引用[4]说明字符串到数值的转换错误可能引发类似UDF问题[^4]。
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