Сейчас я запускаю проект scala через intellij.
Этапы выполнения заданий следующие: 1. Выполните несколько запросов из azure sql и сохраните результаты как RDD (отлично работает) 2. Получите результаты из этапа 1 и обработайте их для сохранения как dataframe 3. Получение соответствующих файлов из Azure BLOB-объектов хранилища
У меня все работало на первых двух этапах моей работы, которые включали сохранение объектов RDD локально. Затем на втором этапе эти файлы будут считываться с использованием sparkcontext.textfile(FILELOCATION).
Третий этап включает загрузку необработанных байтовых массивов из azure, поэтому я включил "com.micorosoft.azure" % "azure-storage" % "8.6.4" в свой файл сборки sbt. Казалось, что это добавило к проекту прекрасного. Когда я снова начал вторую фазу с нуля (ничего не изменилось, кроме добавления этой зависимости sbt), была выдана следующая ошибка:
Exception in thread "main" java.lang.IllegalAccessError: tried to access method com.google.common.base.Stopwatch.<init>()V from class org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat
at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.getSplits(FileInputFormat.java:312)
at org.apache.spark.rdd.HadoopRDD.getPartitions(HadoopRDD.scala:199)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:252)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:250)
at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)
at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:250)
at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.getPartitions(MapPartitionsRDD.scala:35)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:252)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:250)
at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)
at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:250)
at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.getPartitions(MapPartitionsRDD.scala:35)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:252)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:250)
at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)
at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:250)
at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.getPartitions(MapPartitionsRDD.scala:35)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:252)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:250)
at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)
at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:250)
at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.getPartitions(MapPartitionsRDD.scala:35)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:252)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:250)
at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)
at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:250)
at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.getPartitions(MapPartitionsRDD.scala:35)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:252)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:250)
at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)
at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:250)
at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.getPartitions(MapPartitionsRDD.scala:35)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:252)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:250)
at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)
at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:250)
at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:2094)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$collect$1.apply(RDD.scala:936)
at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:151)
at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:112)
at org.apache.spark.rdd.RDD.withScope(RDD.scala:362)
at org.apache.spark.rdd.RDD.collect(RDD.scala:935)
at RhythmAnalysis.RhythmDataSplit$.Start(RhythmDataSplit.scala:104)
at SparkJob$.main(SparkJob.scala:36)
at SparkJob.main(SparkJob.scala)
Любая помощь будет принята с благодарностью