Структурированная потоковая передача Kafka Не удалось создать экземпляр KafkaSourceProvider - PullRequest
0 голосов
/ 21 января 2019

Я работаю над потоковым проектом, где у меня есть поток статистики ping kafka, например:

64 bytes from vas.fractalanalytics.com (192.168.30.26): icmp_seq=1 ttl=62 time=0.913 ms
64 bytes from vas.fractalanalytics.com (192.168.30.26): icmp_seq=2 ttl=62 time=0.936 ms
64 bytes from vas.fractalanalytics.com (192.168.30.26): icmp_seq=3 ttl=62 time=0.980 ms
64 bytes from vas.fractalanalytics.com (192.168.30.26): icmp_seq=4 ttl=62 time=0.889 ms

Я пытаюсь прочитать это как структурированный поток в pyspark. Я запускаю pyspark с помощью следующей команды:

 pyspark --packages org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.11:2.4.0

Версия Pyspark - 2.4, версия python - 2.7 (пробовал также с 3.6)

И я получаю сообщение об ошибке, как только отправляю этот фрагмент кода (из Руководство по интеграции структурированной потоковой передачи + Kafka ):

df = spark.readStream.format("kafka").option("kafka.bootstrap.servers", "172.18.2.21:2181").option("subscribe", "ping-stats").load()

Я сталкиваюсь со следующей ошибкой:

py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o37.load.
: java.util.ServiceConfigurationError: org.apache.spark.sql.sources.DataSourceRegister: Provider org.apache.spark.sql.kafka010.KafkaSourceProvider 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$.lookupDataSource(DataSource.scala:630)
        at org.apache.spark.sql.streaming.DataStreamReader.load(DataStreamReader.scala:161)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
        at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
        at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
        at py4j.reflection.MethodInvoker.invoke(MethodInvoker.java:244)
        at py4j.reflection.ReflectionEngine.invoke(ReflectionEngine.java:357)
        at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:282)
        at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132)
        at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79)
        at py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:238)
        at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
Caused by: java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.spark.internal.Logging.$init$(Lorg/apache/spark/internal/Logging;)V
        at org.apache.spark.sql.kafka010.KafkaSourceProvider.<init>(KafkaSourceProvider.scala:44)
        at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method)
        at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstructorAccessorImpl.java:62)
        at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45)
        at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:423)
        at java.lang.Class.newInstance(Class.java:442)
        at java.util.ServiceLoader$LazyIterator.nextService(ServiceLoader.java:380)
        ... 23 more

Может ли кто-нибудь помочь мне с этим?

1 Ответ

0 голосов
/ 13 апреля 2019

Мне удалось решить эту проблему, убедившись, что версия пакета spark-sql-kafka соответствует версии spark.

В моем случае, сейчас я использую --packages org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.11:2.4.1 для своей версии Spark 2.4.1 , после чего часть кода .format("kafka") может быть разрешена.

Кроме того, v2.12 пакета (т. Е. org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.12:2.4.1), по-видимому, не является стабильным на данном этапе написания, и его использование также вызовет вышеуказанную ошибку.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...