#pyspark #google-cloud-dataproc #spark-avro
# #pyspark #google-cloud-dataproc #spark-avro
Вопрос:
У меня есть кластер в Google DataProc (с изображением 1.4), и я хочу прочитать файлы avro с помощью Spark из облачного хранилища Google. Я следую этому руководству: Spark считывает avro.
Команда, которую я запустил,:
gcloud dataproc jobs submit pyspark test.py
--cluster $CLUSTER_NAME
--region $REGION
--properties spark.jars.packages='org.apache.spark:spark-avro_2.12:2.4.1'
test.py это очень просто, просто
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import SQLContext
spark = SparkSession.builder.appName('test').getOrCreate()
df = spark.read.format("avro").load("gs://mybucket/abc.avro")
df.show()
Я получил следующую ошибку:
Py4JJavaError: An error occurred while calling o196.load.
: java.util.ServiceConfigurationError: org.apache.spark.sql.sources.DataSourceRegister: Provider org.apache.spark.sql.avro.AvroFileFormat could not be instantiated
at java.util.ServiceLoader.fail(ServiceLoader.java:232)
at java.util.ServiceLoader.access$100(ServiceLoader.java:185)
at java.util.ServiceLoader$LazyIterator.nextService(ServiceLoader.java:384)
at java.util.ServiceLoader$LazyIterator.next(ServiceLoader.java:404)
at java.util.ServiceLoader$1.next(ServiceLoader.java:480)
at scala.collection.convert.Wrappers$JIteratorWrapper.next(Wrappers.scala:43)
at scala.collection.Iterator$class.foreach(Iterator.scala:891)
at scala.collection.AbstractIterator.foreach(Iterator.scala:1334)
at scala.collection.IterableLike$class.foreach(IterableLike.scala:72)
at scala.collection.AbstractIterable.foreach(Iterable.scala:54)
at scala.collection.TraversableLike$class.filterImpl(TraversableLike.scala:247)
at scala.collection.TraversableLike$class.filter(TraversableLike.scala:259)
at scala.collection.AbstractTraversable.filter(Traversable.scala:104)
at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource$.lookupDataSource(DataSource.scala:630)
at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:194)
at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:178)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
at py4j.reflection.MethodInvoker.invoke(MethodInvoker.java:244)
at py4j.reflection.ReflectionEngine.invoke(ReflectionEngine.java:357)
at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:282)
at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132)
at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79)
at py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:238)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
Caused by: java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.spark.sql.execution.datasources.FileFormat.$init$(Lorg/apache/spark/sql/execution/datasources/FileFormat;)V
at org.apache.spark.sql.avro.AvroFileFormat.<init>(AvroFileFormat.scala:44)
at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method)
at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstructorAccessorImpl.java:62)
at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45)
at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:423)
at java.lang.Class.newInstance(Class.java:442)
at java.util.ServiceLoader$LazyIterator.nextService(ServiceLoader.java:380)
... 24 more
Даже если я подключаюсь к главному узлу по ssh и запускаю там оболочку, при spark-shell --packages org.apache.spark:spark-avro_2.12:2.4.1
запуске val usersDF = spark.read.format("avro").load("gs://mybucket/abc.avro")
возникает та же ошибка.
Почему это происходит? Спасибо.
Комментарии:
1. java.lang. Ошибка NoSuchMethodError обычно возникает, если есть несоответствие версий, поскольку он вызывает метод, но он больше не доступен, проверьте spark 2.4, совместимый с spark-avro, можно попробовать с org.apache.spark: spark-avro_2.12: 2.4.0
2. Я знал, что несоответствие версий может быть проблемой, но я протестировал несколько версий, включая 2.4.0 и databricks, все еще получая ту же ошибку.
Ответ №1:
Dataproc 1.4 использует Spark 2.4.0, а не Spark 2.4.1, что обычно не является проблемой, но в то время как Spark 2.4.0 использует Scala 2.11, Spark 2.4.1 использует Scala 2.12.
Вы также можете увидеть артефакт avro в кластере Dataproc в разделе /usr/lib/spark/external
:
$ ls -l /usr/lib/spark/external
total 13656
-rw-r--r-- 1 root root 187385 Mar 6 23:25 spark-avro_2.11-2.4.0.jar
...
Поэтому вам просто нужно использовать:
spark-shell --packages org.apache.spark:spark-avro_2.11:2.4.0