我正在尝试使用spark-avro
包读取avro文件作为数据帧,如here
但是,当我提交此命令时:
val df = spark.read.format("avro").load("~/foo.avro")
我得到一个错误:
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$.lookupDataSource(DataSource.scala:630)
at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:194)
at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:178)
... 49 elided
Caused by: java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.spark.sql.execution.datasources.FileFormat.$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)
... 62 more
我已经尝试了org.apache.spark:spark-avro_2.12:2.4.0
软件包的3个版本(2.4.0、2.4.1和2.4.2),并且目前使用的是Spark 2.4.1。
我使用以下命令启动spark-shell:
spark-shell --packages org.apache.spark:spark-avro_2.12:2.4.0
答案 0 :(得分:2)
以防万一有人对pyspark 2.7和spark 2.4.3感兴趣
以下包装有效
bin/pyspark --packages org.apache.spark:spark-avro_2.11:2.4.3
答案 1 :(得分:1)
tl; dr Since Spark 2.4.x+ provides built-in support for reading and writing Apache Avro data,但是the spark-avro module is external and not included in spark-submit or spark-shell by default,请确保为spark-shell
使用相同的Scala版本(例如2.12),并--packages
。
出现异常的原因是,您使用的是基于Scala 2.11.12构建的Spark中的spark-shell
,而--packages
指定了与Scala 2.12(在org.apache.spark:spark-avro_2.12:2.4.0
中)的依赖关系。
使用--packages org.apache.spark:spark-avro_2.11:2.4.0
,就可以了。
答案 2 :(得分:0)
当我遇到相同的问题时,我注意到的另一件事是,它第一次运行正常,此后显示错误。因此,通过在docker文件中添加rm命令来清除缓存。就我而言,这足够了。