Проблемы с Spark Streaming + json4s-Jackson
Я не могу использовать json4s-Jackson 3.2.11 в своем приложении Stream 1.4.1 Streaming.
Думая, что именно существующая зависимость в проекте spark-core вызывает проблему, как объяснено здесь -> Возможно ли использовать json4s 3.2.11 с Spark 1.3.0? Я собрал Spark из исходного кода с настроенным core/pom.xml. Я изменил ссылку с json4s-jackson_2.10:3.2.10 на 3.2.11, поскольку версия 2.10 не поддерживает извлечение неявных типов.
Я заменил исходные файлы jar, на которые ссылаются в моем проекте IntelliJ IDEA, на восстановленные файлы jar, однако я по-прежнему получаю те же ошибки, что и раньше. Я боюсь, что Spark все еще должен ссылаться на json4s 3.2.10 как-нибудь?
вот мой простой тест:
object StreamingPredictor {
implicit val formats = DefaultFormats
case class event(Key: String,
sensorId: String,
sessionId: String,
deviceId: String,
playerId: String,
impressionId: String,
time: String,
eventName: String,
eventProperties: Map[String, Any],
dl: Array[List[(String, Any)]],
$post: Boolean,
$sync: Boolean)
def parser(json: String): String = {
val parsedJson = parse(json)
val foo = parsedJson.extract[event]
foo.eventName
}
def main(args: Array[String]) {
val zkQuorum = "localhost:2181"
val group = "myGroup"
val topic = Map("test" -> 1)
val sparkContext = new SparkContext("local[4]","KafkaConsumer")
val ssc = new StreamingContext(sparkContext, Seconds(1))
val json = KafkaUtils.createStream(ssc, zkQuorum, group, topic)
val eventName = json.map(_._2).map(parser)
eventName.print()
ssc.start()
}
}
Ошибка, которую я получаю при ссылке на json4s 3.2.11 в моем файле pom.xml приложения:
java.lang.NoSuchMethodError: org.json4s.jackson.JsonMethods$.render(Lorg/json4s/JsonAST$JValue;)Lorg/json4s/JsonAST$JValue;
at org.apache.spark.scheduler.EventLoggingListener$$anonfun$logEvent$1.apply(EventLoggingListener.scala:143)
at org.apache.spark.scheduler.EventLoggingListener$$anonfun$logEvent$1.apply(EventLoggingListener.scala:143)
at scala.Option.foreach(Option.scala:236)
at org.apache.spark.scheduler.EventLoggingListener.logEvent(EventLoggingListener.scala:143)
at org.apache.spark.scheduler.EventLoggingListener.onBlockManagerAdded(EventLoggingListener.scala:174)
at org.apache.spark.scheduler.SparkListenerBus$class.onPostEvent(SparkListenerBus.scala:46)
at org.apache.spark.scheduler.LiveListenerBus.onPostEvent(LiveListenerBus.scala:31)
at org.apache.spark.scheduler.LiveListenerBus.onPostEvent(LiveListenerBus.scala:31)
at org.apache.spark.util.ListenerBus$class.postToAll(ListenerBus.scala:56)
at org.apache.spark.util.AsynchronousListenerBus.postToAll(AsynchronousListenerBus.scala:37)
at org.apache.spark.util.AsynchronousListenerBus$$anon$1$$anonfun$run$1.apply$mcV$sp(AsynchronousListenerBus.scala:79)
at org.apache.spark.util.Utils$.tryOrStopSparkContext(Utils.scala:1215)
at org.apache.spark.util.AsynchronousListenerBus$$anon$1.run(AsynchronousListenerBus.scala:63)
И ошибка, которую я получаю, когда я использую json4s-jackson_2.10:3.2.10 в моем файле pom.xml приложения:
org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 1.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 0.0 in stage 1.0 (TID 1, localhost): org.json4s.package$MappingException: No usable value for eventProperties
No information known about type
at org.json4s.reflect.package$.fail(package.scala:96)
at org.json4s.Extraction$ClassInstanceBuilder.org$json4s$Extraction$ClassInstanceBuilder$$buildCtorArg(Extraction.scala:443)
at org.json4s.Extraction$ClassInstanceBuilder$$anonfun$14.apply(Extraction.scala:463)
at org.json4s.Extraction$ClassInstanceBuilder$$anonfun$14.apply(Extraction.scala:463)
at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$map$1.apply(TraversableLike.scala:244)
at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$map$1.apply(TraversableLike.scala:244)
at scala.collection.mutable.ResizableArray$class.foreach(ResizableArray.scala:59)
at scala.collection.mutable.ArrayBuffer.foreach(ArrayBuffer.scala:47)
at scala.collection.TraversableLike$class.map(TraversableLike.scala:244)
at scala.collection.AbstractTraversable.map(Traversable.scala:105)
at org.json4s.Extraction$ClassInstanceBuilder.org$json4s$Extraction$ClassInstanceBuilder$$instantiate(Extraction.scala:451)
at org.json4s.Extraction$ClassInstanceBuilder$$anonfun$result$6.apply(Extraction.scala:491)
at org.json4s.Extraction$ClassInstanceBuilder$$anonfun$result$6.apply(Extraction.scala:488)
at org.json4s.Extraction$.org$json4s$Extraction$$customOrElse(Extraction.scala:500)
at org.json4s.Extraction$ClassInstanceBuilder.result(Extraction.scala:488)
at org.json4s.Extraction$.extract(Extraction.scala:332)
at org.json4s.Extraction$.extract(Extraction.scala:42)
at org.json4s.ExtractableJsonAstNode.extract(ExtractableJsonAstNode.scala:21)
at com.pca.triggar.Streaming.StreamingPredictor$.parser(StreamingPredictor.scala:38)
at com.pca.triggar.Streaming.StreamingPredictor$$anonfun$2.apply(StreamingPredictor.scala:57)
at com.pca.triggar.Streaming.StreamingPredictor$$anonfun$2.apply(StreamingPredictor.scala:57)
at scala.collection.Iterator$$anon$11.next(Iterator.scala:328)
at scala.collection.Iterator$$anon$10.next(Iterator.scala:312)
at scala.collection.Iterator$class.foreach(Iterator.scala:727)
at scala.collection.AbstractIterator.foreach(Iterator.scala:1157)
at scala.collection.generic.Growable$class.$plus$plus$eq(Growable.scala:48)
at scala.collection.mutable.ArrayBuffer.$plus$plus$eq(ArrayBuffer.scala:103)
at scala.collection.mutable.ArrayBuffer.$plus$plus$eq(ArrayBuffer.scala:47)
at scala.collection.TraversableOnce$class.to(TraversableOnce.scala:273)
at scala.collection.AbstractIterator.to(Iterator.scala:1157)
at scala.collection.TraversableOnce$class.toBuffer(TraversableOnce.scala:265)
at scala.collection.AbstractIterator.toBuffer(Iterator.scala:1157)
at scala.collection.TraversableOnce$class.toArray(TraversableOnce.scala:252)
at scala.collection.AbstractIterator.toArray(Iterator.scala:1157)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$take$1$$anonfun$28.apply(RDD.scala:1276)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$take$1$$anonfun$28.apply(RDD.scala:1276)
at org.apache.spark.SparkContext$$anonfun$runJob$5.apply(SparkContext.scala:1767)
at org.apache.spark.SparkContext$$anonfun$runJob$5.apply(SparkContext.scala:1767)
at org.apache.spark.scheduler.ResultTask.runTask(ResultTask.scala:63)
at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:70)
at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:213)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1145)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:615)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)
Caused by: org.json4s.package$MappingException: No information known about type
at org.json4s.Extraction$ClassInstanceBuilder.org$json4s$Extraction$ClassInstanceBuilder$$instantiate(Extraction.scala:465)
at org.json4s.Extraction$ClassInstanceBuilder$$anonfun$result$6.apply(Extraction.scala:491)
at org.json4s.Extraction$ClassInstanceBuilder$$anonfun$result$6.apply(Extraction.scala:488)
at org.json4s.Extraction$.org$json4s$Extraction$$customOrElse(Extraction.scala:500)
at org.json4s.Extraction$ClassInstanceBuilder.result(Extraction.scala:488)
at org.json4s.Extraction$.extract(Extraction.scala:332)
at org.json4s.Extraction$$anonfun$extract$5.apply(Extraction.scala:316)
at org.json4s.Extraction$$anonfun$extract$5.apply(Extraction.scala:316)
at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$map$1.apply(TraversableLike.scala:244)
at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$map$1.apply(TraversableLike.scala:244)
at scala.collection.immutable.List.foreach(List.scala:318)
at scala.collection.TraversableLike$class.map(TraversableLike.scala:244)
at scala.collection.AbstractTraversable.map(Traversable.scala:105)
at org.json4s.Extraction$.extract(Extraction.scala:316)
at org.json4s.Extraction$ClassInstanceBuilder.org$json4s$Extraction$ClassInstanceBuilder$$buildCtorArg(Extraction.scala:431)
... 42 more
Driver stacktrace:
at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.org$apache$spark$scheduler$DAGScheduler$$failJobAndIndependentStages(DAGScheduler.scala:1273)
at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$abortStage$1.apply(DAGScheduler.scala:1264)
at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$abortStage$1.apply(DAGScheduler.scala:1263)
at scala.collection.mutable.ResizableArray$class.foreach(ResizableArray.scala:59)
at scala.collection.mutable.ArrayBuffer.foreach(ArrayBuffer.scala:47)
at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.abortStage(DAGScheduler.scala:1263)
at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$handleTaskSetFailed$1.apply(DAGScheduler.scala:730)
at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$handleTaskSetFailed$1.apply(DAGScheduler.scala:730)
at scala.Option.foreach(Option.scala:236)
at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.handleTaskSetFailed(DAGScheduler.scala:730)
at org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.onReceive(DAGScheduler.scala:1457)
at org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.onReceive(DAGScheduler.scala:1418)
at org.apache.spark.util.EventLoop$$anon$1.run(EventLoop.scala:48)
2 ответа
Хорошо, я нашел проблему. Как написано в другом месте, где вы должны скомпилировать против jason4s 3.2.10. Очевидно, что при этом генерируется двоичный файл, который затем будет работать со Spark (в моем случае версия 1.5. То же самое в некоторых более ранних версиях). Это связано с параметром по умолчанию в методе render(), который показан в 3.2.11.
У меня была та же проблема с emr 4.3.0, и спарк 1.6 решил ее с помощью установки json4s в загрузочном действии:
- загрузите json4s jar и поместите его в s3
создайте следующий скрипт оболочки и поместите его в s3
#!/bin/bash set -e wget -S -T 10 -t 5 https://s3.amazonaws.com/your-bucketname/json4s-native_2.10-3.2.4.jar mkdir -p /home/hadoop/lib mv json4s-native_2.10-3.2.4.jar /home/hadoop/lib/
добавить его в качестве шага начальной загрузки в шагах запуска emr