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Marc Le Bihan resolved SPARK-47156.
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Resolution: Not A Bug
I was lacking Spark knowledge, and learned that executor don't have context to
give to anyone, at runtime.
> SparkSession returns a null context during a dataset creation
> -------------------------------------------------------------
>
> Key: SPARK-47156
> URL: https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-47156
> Project: Spark
> Issue Type: Bug
> Components: Spark Core
> Affects Versions: 3.4.2
> Environment: Debian 12
> Java 17
> Reporter: Marc Le Bihan
> Priority: Major
>
> I need first to know if I'm in front of a bug or not.
> If it's the case, I'll manage to create a test to help you reproduce the
> case, but if it isn't, maybe Spark documentation could explain when
> {{sparkSession.getContext()}} can return {{{}null{}}}.
>
> I'm willing to ease my development by separating :
> * parquet files management \{ checking existence, then loading them as
> cache, or saving data to them },
> * from dataset creation, when it doesn't exist yet, and should be
> constituted from scratch.
>
> The method I'm using is this one:
> {code:java}
> {code:Java}
> protected Dataset<Row> constitutionStandard(OptionsCreationLecture
> optionsCreationLecture,
> Supplier<Dataset<Row>> worker, CacheParqueteur<? extends TriParqueteurIF>
> cacheParqueteur) {
> OptionsCreationLecture options = optionsCreationLecture != null ?
> optionsCreationLecture : optionsCreationLecture();
> Dataset<Row> dataset = cacheParqueteur.call(options.useCache());
> return dataset == null ?
> cacheParqueteur.save(cacheParqueteur.appliquer(worker.get())) : dataset;
> }
> {code}
> In case the dataset doesn't exist in parquet files (= cache) yet, it starts
> its creation by calling a {{worker.get()}} that is a {{Supplier}} of
> {{{}Dataset<Row>{}}}.
>
> A concrete usage is this one:
> {code:java}
> {code:Java}
> public Dataset<Row> rowEtablissements(OptionsCreationLecture
> optionsCreationLecture, HistoriqueExecution historiqueExecution, int
> anneeCOG, int anneeSIRENE, boolean actifsSeulement, boolean communesValides,
> boolean nomenclaturesNAF2Valides) {
> OptionsCreationLecture options = optionsCreationLecture != null ?
> optionsCreationLecture : optionsCreationLecture();
> Supplier<Dataset<Row>> worker = () -> {
> super.setStageDescription(this.messageSource,
> "row.etablissements.libelle.long", "row.etablissements.libelle.court",
> anneeSIRENE, anneeCOG, actifsSeulement, communesValides,
> nomenclaturesNAF2Valides);
>
> Map<String, Integer> indexs = new HashMap<>();
> Dataset<Row> etablissements =
> etablissementsNonFiltres(optionsCreationLecture, anneeSIRENE);
> etablissements = etablissements.filter(
> (FilterFunction<Row>)etablissement ->
> this.validator.validationEtablissement(this.session, historiqueExecution,
> etablissement, actifsSeulement, nomenclaturesNAF2Valides, indexs));
> // Si le filtrage par communes valides a été demandé, l'appliquer.
> if (communesValides) {
> etablissements = rowRestreindreAuxCommunesValides(etablissements,
> anneeCOG, anneeSIRENE, indexs);
> }
> else {
> etablissements = etablissements.withColumn("codeDepartement",
> substring(CODE_COMMUNE.col(), 1, 2));
> }
> // Associer les libellés des codes APE/NAF.
> Dataset<Row> nomenclatureNAF =
> this.nafDataset.rowNomenclatureNAF(anneeSIRENE);
> etablissements = etablissements.join(nomenclatureNAF,
> etablissements.col("activitePrincipale").equalTo(nomenclatureNAF.col("codeNAF"))
> , "left_outer")
> .drop("codeNAF", "niveauNAF");
> // Le dataset est maintenant considéré comme valide, et ses champs
> peuvent être castés dans leurs types définitifs.
> return this.validator.cast(etablissements);
> };
> return constitutionStandard(options, () -> worker.get()
> .withColumn("partitionSiren", SIREN_ENTREPRISE.col().substr(1,2)),
> new CacheParqueteur<>(options, this.session,
> "etablissements",
> "annee_{0,number,#0}-actifs_{1}-communes_verifiees_{2}-nafs_verifies_{3}",
> DEPARTEMENT_SIREN_SIRET,
> anneeSIRENE, anneeCOG, actifsSeulement, communesValides));
> } {code}
>
> In the worker, a filter calls a {{validationEtablissement(SparkSession,
> HistoriqueExecution, Row, ...)}} on each row to perform complete checking
> (eight rules to check for an establishment validity).
> When a check fails, along with a warning log, I'm also counting in
> {{historiqueExecution}} object the number of problems of that kind I've
> encountered.
> That function increase a {{longAccumulator}} value, and create that
> accumulator first, that it stores in a {{{}Map<String, LongAccumulator>
> accumulators{}}}, if needed.
> {code:java}
> {code:Java}
> public void incrementerOccurrences(SparkSession session, String
> codeOuFormatMessage, boolean creerSiAbsent) {
> LongAccumulator accumulator = accumulators.get(codeOuFormatMessage);
> if (accumulator == null && creerSiAbsent) {
> accumulator =
> session.sparkContext().longAccumulator(codeOuFormatMessage);
> accumulators.put(codeOuFormatMessage, accumulator);
> }
> if (accumulator != null) {
> accumulator.add(1);
> }
> }
> {code}
>
> Or at least, it should. But my problem is that it isn't the case.
> During Dataset constitution :
> *1)* If I initialize the {{historiqueExecution}} variable with the exhaustive
> list of messages it can have to count, +*before*+ the {{worker.get()}} is
> called by the {{constitutionStandard}} method, the dataset is perfectly
> constituted and I can dump my counters :
> {code:java}
> {code:Java}
> historiqueExecution.setCodesMessages(this.session,
> "etablissement sans SIRET, peut être étranger : '{}'",
> "etablissement au SIRET '{}' invalide, écarté.",
> "etablissement sans SIREN d'entreprise, peut être étranger : '{}' (son
> SIRET vaut : {}), écarté.",
> "etablissement au SIREN d'entreprise '{}' invalide, écarté.",
> "établissement de SIRET {} écarté : il n'a pas de nomemclature APE.",
> "établissement de SIRET {} écarté : sa nomemclature {} n'est plus
> soutenue.",
> "établissement de SIRET {} écarté : il n'a pas de code APE.",
> "établissement de SIRET {} écarté : son code APE {} est invalide.",
> "établissement de SIRET {} écarté : son type de voie d'adresse principale,
> {}, est invalide",
> "établissement de SIRET {} écarté : son type de voie d'adresse secondaire,
> {}, est invalide",
> "établissement de SIRET {} écarté : sa date de création, {}, est invalide",
> "établissement de SIRET {} écarté : sa date de dernier traitement, {}, est
> invalide : {}",
> "établissement de SIRET {} écarté : sa date d'historisation, {}, est
> invalide");// code placeholder
> {code}
> {noformat}
> etablissement au SIRET '{}' invalide, écarté. : 0
> établissement de SIRET {} écarté : sa nomemclature {} n'est plus soutenue. : 0
> etablissement sans SIREN d'entreprise, peut être étranger : '{}' (son SIRET
> vaut : {}), écarté. : 0
> etablissement sans SIRET, peut être étranger : '{}' : 0
> établissement de SIRET {} écarté : son code APE {} est invalide. : 0
> établissement de SIRET {} écarté : il n'a pas de code APE. : 0
> établissement de SIRET {} écarté : sa date d'historisation, {}, est invalide
> : 0
> établissement de SIRET {} écarté : son type de voie d'adresse principale, {},
> est invalide : 2
> établissement de SIRET {} écarté : sa date de dernier traitement, {}, est
> invalide : {} : 0
> etablissement au SIREN d'entreprise '{}' invalide, écarté. : 0
> établissement de SIRET {} écarté : il n'a pas de nomemclature APE. : 0
> établissement de SIRET {} écarté : son type de voie d'adresse secondaire, {},
> est invalide : 0
> établissement de SIRET {} écarté : sa date de création, {}, est invalide :
> 0{noformat}
> *2)* But if I don't initialize that list, and that I leave the creation of
> the missing {{longAccumulator}} to the worker itself, at runtime (filter
> time), then the :
> {{session.sparkContext().longAccumulator(codeOuFormatMessage);}}
> fails on a {{{}NullPointerException{}}}, as {{sparkContext()}} returns null.
>
> My first question is : is it normal that, when taking the real actions to
> build the dataset, the spark session returns a {{null}} context?
>
--
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