java.lang.AbstractMethodError: com/ibm/stocator/fs/common/IStoreClient.setStocatorPath(Lcom/ibm/stocator/fs/common/StocatorPath;)V
Я пытаюсь получить доступ к данным в IBM COS из Data Science Experience, основываясь на этом сообщении в блоге.
Сначала я выбираю версию Stocator 1.0.8...
!pip install --user --upgrade pixiedust
import pixiedust
pixiedust.installPackage("com.ibm.stocator:stocator:1.0.8")
Перезапустил ядро, потом...
access_key = 'xxxx'
secret_key = 'xxxx'
bucket = 'xxxx'
host = 'lon.ibmselect.objstor.com'
hconf = sc._jsc.hadoopConfiguration()
hconf.set("fs.s3d.service.endpoint", "http://" + host)
hconf.set("fs.s3d.service.access.key", access_key)
hconf.set("fs.s3d.service.secret.key", secret_key)
file = 'mydata_file.tsv.gz'
inputDataset = "s3d://{}.service/{}".format(bucket, file)
lines = sc.textFile(inputDataset, 1)
lines.count()
Однако это приводит к следующей ошибке:
Py4JJavaError: An error occurred while calling z:org.apache.spark.api.python.PythonRDD.collectAndServe.
: java.lang.AbstractMethodError: com/ibm/stocator/fs/common/IStoreClient.setStocatorPath(Lcom/ibm/stocator/fs/common/StocatorPath;)V
at com.ibm.stocator.fs.ObjectStoreFileSystem.initialize(ObjectStoreFileSystem.java:104)
at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.createFileSystem(FileSystem.java:2669)
at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.access$200(FileSystem.java:94)
at org.apache.hadoop.fs.FileSystem$Cache.getInternal(FileSystem.java:2703)
at org.apache.hadoop.fs.FileSystem$Cache.get(FileSystem.java:2685)
at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(FileSystem.java:373)
at org.apache.hadoop.fs.Path.getFileSystem(Path.java:295)
at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.singleThreadedListStatus(FileInputFormat.java:258)
at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.listStatus(FileInputFormat.java:229)
at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.getSplits(FileInputFormat.java:315)
at org.apache.spark.rdd.HadoopRDD.getPartitions(HadoopRDD.scala:199)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:251)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:249)
at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)
at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:249)
at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.getPartitions(MapPartitionsRDD.scala:35)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:251)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:249)
at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)
at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:249)
at org.apache.spark.api.python.PythonRDD.getPartitions(PythonRDD.scala:53)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:251)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:249)
at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)
at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:249)
at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:1927)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$collect$1.apply(RDD.scala:932)
at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:151)
at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:112)
at org.apache.spark.rdd.RDD.withScope(RDD.scala:378)
at org.apache.spark.rdd.RDD.collect(RDD.scala:931)
at org.apache.spark.api.python.PythonRDD$.collectAndServe(PythonRDD.scala:453)
at org.apache.spark.api.python.PythonRDD.collectAndServe(PythonRDD.scala)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:95)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:55)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:507)
at py4j.reflection.MethodInvoker.invoke(MethodInvoker.java:237)
at py4j.reflection.ReflectionEngine.invoke(ReflectionEngine.java:357)
at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:280)
at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132)
at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79)
at py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:214)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:785)
Примечание. Моя первая попытка подключения к IBM COS привела к другой ошибке. Эта попытка фиксируется здесь: Нет файловой системы для схемы: потому что
4 ответа
Не пытайтесь принудительно установить новый Stocator, если у вас нет веских причин.
Я настоятельно рекомендую документацию Spark aaS по адресу:
https://console.bluemix.net/docs/services/AnalyticsforApacheSpark/index-gentopic1.html
Пожалуйста, выберите правильные конечные точки COS из:
https://ibm-public-cos.github.io/crs-docs/endpoints
и ПОЖАЛУЙСТА, используйте частные конечные точки, если вы работаете из IBM Cloud. Это будет намного быстрее и дешевле.
У него есть примеры того, как получить доступ к данным COS, используя всех хороших помощников. Это будет сводиться к
import ibmos2spark
credentials = {
'endpoint': 's3-api.us-geo.objectstorage.service.networklayer.com', #just an example. Your url might be different
'access_key': 'my access key',
'secret_key': 'my secret key'
}
bucket_name = 'my bucket name'
object_name = 'mydata_file.tsv.gz'
cos = ibmos2spark.CloudObjectStorage(sc, credentials)
lines = sc.textFile(cos.url(object_name, bucket_name),1)
lines.count()
Не нужно устанавливать Stocator, он уже есть. Как отметил Роланд, новая установка, скорее всего, столкнется с предварительно установленной и вызовет конфликты.
Попробуйте ibmos2spark: /questions/22719434/net-fajlovoj-sistemyi-dlya-shemyi-potomu-chto/22719456#22719456
Дайте мне знать, если у вас все еще есть проблемы.
DSX имеет версию Stocator в classpath для ядер Spark 2.0 и Spark 2.1. Тот, который вы установили в своем экземпляре, может вступить в конфликт с предустановленной версией.
Крис, я обычно не использую http:// в конечной точке, и это работает для меня. Не уверен, что это проблема здесь.
Вот как я могу получить доступ к объектам COS с ноутбуков DSX
endpoint = "s3-api.dal-us-geo.objectstorage.softlayer.net"
hconf = sc._jsc.hadoopConfiguration()
hconf.set("fs.s3d.service.endpoint",endpoint)
hconf.set("fs.s3d.service.access.key",Access_Key_ID)
hconf.set("fs.s3d.service.secret.key",Secret_Access_Key)
inputObject = "s3d://<bucket>.service/<file>"
myRDD = sc.textFile(inputObject,1)