Java.lang.AbstractMethodError, org.apache.spark.internal.Logging $ class.initializeLogIfNeeded

Я запускаю код производителя и потребителя kafka для целей тестирования в cdh 5.12. Пока я пытаюсь это сделать, я сталкиваюсь с ошибкой ниже при запуске кода потребителя.

dataSet: org.apache.spark.sql.Dataset[(String, String)] = [key: string, value: string]
query: org.apache.spark.sql.streaming.StreamingQuery = org.apache.spark.sql.execution.streaming.StreamingQueryWrapper@109a5573
2018-10-25 10:08:37 ERROR MicroBatchExecution:91 - Query [id = 70bc4f7a-cc41-470d-afd0-d46e5aebf3db, runId = 4d974468-6c6b-47e5-976b-8b9aa98114e2] terminated with error
java.lang.AbstractMethodError
        at org.apache.spark.internal.Logging$class.initializeLogIfNecessary(Logging.scala:99)
        at org.apache.spark.sql.kafka010.KafkaSourceProvider$.initializeLogIfNecessary(KafkaSourceProvider.scala:369)
        at org.apache.spark.internal.Logging$class.log(Logging.scala:46)
        at org.apache.spark.sql.kafka010.KafkaSourceProvider$.log(KafkaSourceProvider.scala:369)
        at org.apache.spark.internal.Logging$class.logDebug(Logging.scala:58)
        at org.apache.spark.sql.kafka010.KafkaSourceProvider$.logDebug(KafkaSourceProvider.scala:369)
        at org.apache.spark.sql.kafka010.KafkaSourceProvider$ConfigUpdater.set(KafkaSourceProvider.scala:439)
        at org.apache.spark.sql.kafka010.KafkaSourceProvider$.kafkaParamsForDriver(KafkaSourceProvider.scala:394)
        at org.apache.spark.sql.kafka010.KafkaSourceProvider.createSource(KafkaSourceProvider.scala:90)
        at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource.createSource(DataSource.scala:277)
        at org.apache.spark.sql.execution.streaming.MicroBatchExecution$$anonfun$1$$anonfun$applyOrElse$1.apply(MicroBatchExecution.scala:80)
        at org.apache.spark.sql.execution.streaming.MicroBatchExecution$$anonfun$1$$anonfun$applyOrElse$1.apply(MicroBatchExecution.scala:77)
        at scala.collection.mutable.MapLike$class.getOrElseUpdate(MapLike.scala:194)
        at scala.collection.mutable.AbstractMap.getOrElseUpdate(Map.scala:80)
        at org.apache.spark.sql.execution.streaming.MicroBatchExecution$$anonfun$1.applyOrElse(MicroBatchExecution.scala:77)
        at org.apache.spark.sql.execution.streaming.MicroBatchExecution$$anonfun$1.applyOrElse(MicroBatchExecution.scala:75)
        at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun$2.apply(TreeNode.scala:267)
        at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun$2.apply(TreeNode.scala:267)
        at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.CurrentOrigin$.withOrigin(TreeNode.scala:70)
        at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.transformDown(TreeNode.scala:266)
        at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun$transformDown$1.apply(TreeNode.scala:272)
        at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun$transformDown$1.apply(TreeNode.scala:272)
        at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun$4.apply(TreeNode.scala:306)
        at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.mapProductIterator(TreeNode.scala:187)
        at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.mapChildren(TreeNode.scala:304)
        at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.transformDown(TreeNode.scala:272)
        at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.transform(TreeNode.scala:256)
        at org.apache.spark.sql.execution.streaming.MicroBatchExecution.logicalPlan$lzycompute(MicroBatchExecution.scala:75)
        at org.apache.spark.sql.execution.streaming.MicroBatchExecution.logicalPlan(MicroBatchExecution.scala:61)
        at org.apache.spark.sql.execution.streaming.StreamExecution.org$apache$spark$sql$execution$streaming$StreamExecution$$runStream(StreamExecution.scala:265)
        at org.apache.spark.sql.execution.streaming.StreamExecution$$anon$1.run(StreamExecution.scala:189)
Exception in thread "stream execution thread for [id = 70bc4f7a-cc41-470d-afd0-d46e5aebf3db, runId = 4d974468-6c6b-47e5-976b-8b9aa98114e2]" java.lang.AbstractMethodError
        at org.apache.spark.internal.Logging$class.initializeLogIfNecessary(Logging.scala:99)
        at org.apache.spark.sql.kafka010.KafkaSourceProvider$.initializeLogIfNecessary(KafkaSourceProvider.scala:369)
        at org.apache.spark.internal.Logging$class.log(Logging.scala:46)
        at org.apache.spark.sql.kafka010.KafkaSourceProvider$.log(KafkaSourceProvider.scala:369)
        at org.apache.spark.internal.Logging$class.logDebug(Logging.scala:58)
        at org.apache.spark.sql.kafka010.KafkaSourceProvider$.logDebug(KafkaSourceProvider.scala:369)
        at org.apache.spark.sql.kafka010.KafkaSourceProvider$ConfigUpdater.set(KafkaSourceProvider.scala:439)
        at org.apache.spark.sql.kafka010.KafkaSourceProvider$.kafkaParamsForDriver(KafkaSourceProvider.scala:394)
        at org.apache.spark.sql.kafka010.KafkaSourceProvider.createSource(KafkaSourceProvider.scala:90)
        at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource.createSource(DataSource.scala:277)
        at org.apache.spark.sql.execution.streaming.MicroBatchExecution$$anonfun$1$$anonfun$applyOrElse$1.apply(MicroBatchExecution.scala:80)
        at org.apache.spark.sql.execution.streaming.MicroBatchExecution$$anonfun$1$$anonfun$applyOrElse$1.apply(MicroBatchExecution.scala:77)
        at scala.collection.mutable.MapLike$class.getOrElseUpdate(MapLike.scala:194)
        at scala.collection.mutable.AbstractMap.getOrElseUpdate(Map.scala:80)
        at org.apache.spark.sql.execution.streaming.MicroBatchExecution$$anonfun$1.applyOrElse(MicroBatchExecution.scala:77)
        at org.apache.spark.sql.execution.streaming.MicroBatchExecution$$anonfun$1.applyOrElse(MicroBatchExecution.scala:75)
        at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun$2.apply(TreeNode.scala:267)
        at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun$2.apply(TreeNode.scala:267)
        at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.CurrentOrigin$.withOrigin(TreeNode.scala:70)
        at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.transformDown(TreeNode.scala:266)
        at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun$transformDown$1.apply(TreeNode.scala:272)
        at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun$transformDown$1.apply(TreeNode.scala:272)
        at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun$4.apply(TreeNode.scala:306)
        at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.mapProductIterator(TreeNode.scala:187)
        at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.mapChildren(TreeNode.scala:304)
        at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.transformDown(TreeNode.scala:272)
        at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.transform(TreeNode.scala:256)
        at org.apache.spark.sql.execution.streaming.MicroBatchExecution.logicalPlan$lzycompute(MicroBatchExecution.scala:75)
        at org.apache.spark.sql.execution.streaming.MicroBatchExecution.logicalPlan(MicroBatchExecution.scala:61)
        at org.apache.spark.sql.execution.streaming.StreamExecution.org$apache$spark$sql$execution$streaming$StreamExecution$$runStream(StreamExecution.scala:265)
        at org.apache.spark.sql.execution.streaming.StreamExecution$$anon$1.run(StreamExecution.scala:189)
org.apache.spark.sql.streaming.StreamingQueryException: Query [id = 70bc4f7a-cc41-470d-afd0-d46e5aebf3db, runId = 4d974468-6c6b-47e5-976b-8b9aa98114e2] terminated with exception: null
  at org.apache.spark.sql.execution.streaming.StreamExecution.org$apache$spark$sql$execution$streaming$StreamExecution$$runStream(StreamExecution.scala:295)
  at org.apache.spark.sql.execution.streaming.StreamExecution$$anon$1.run(StreamExecution.scala:189)
Caused by: java.lang.AbstractMethodError
  at org.apache.spark.internal.Logging$class.initializeLogIfNecessary(Logging.scala:99)
  at org.apache.spark.sql.kafka010.KafkaSourceProvider$.initializeLogIfNecessary(KafkaSourceProvider.scala:369)
  at org.apache.spark.internal.Logging$class.log(Logging.scala:46)
  at org.apache.spark.sql.kafka010.KafkaSourceProvider$.log(KafkaSourceProvider.scala:369)
  at org.apache.spark.internal.Logging$class.logDebug(Logging.scala:58)
  at org.apache.spark.sql.kafka010.KafkaSourceProvider$.logDebug(KafkaSourceProvider.scala:369)
  at org.apache.spark.sql.kafka010.KafkaSourceProvider$ConfigUpdater.set(KafkaSourceProvider.scala:439)
  at org.apache.spark.sql.kafka010.KafkaSourceProvider$.kafkaParamsForDriver(KafkaSourceProvider.scala:394)
  at org.apache.spark.sql.kafka010.KafkaSourceProvider.createSource(KafkaSourceProvider.scala:90)
  at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource.createSource(DataSource.scala:277)
  at org.apache.spark.sql.execution.streaming.MicroBatchExecution$$anonfun$1$$anonfun$applyOrElse$1.apply(MicroBatchExecution.scala:80)
  at org.apache.spark.sql.execution.streaming.MicroBatchExecution$$anonfun$1$$anonfun$applyOrElse$1.apply(MicroBatchExecution.scala:77)
  at scala.collection.mutable.MapLike$class.getOrElseUpdate(MapLike.scala:194)
  at scala.collection.mutable.AbstractMap.getOrElseUpdate(Map.scala:80)
  at org.apache.spark.sql.execution.streaming.MicroBatchExecution$$anonfun$1.applyOrElse(MicroBatchExecution.scala:77)
  at org.apache.spark.sql.execution.streaming.MicroBatchExecution$$anonfun$1.applyOrElse(MicroBatchExecution.scala:75)
  at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun$2.apply(TreeNode.scala:267)
  at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun$2.apply(TreeNode.scala:267)
  at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.CurrentOrigin$.withOrigin(TreeNode.scala:70)
  at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.transformDown(TreeNode.scala:266)
  at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun$transformDown$1.apply(TreeNode.scala:272)
  at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun$transformDown$1.apply(TreeNode.scala:272)
  at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun$4.apply(TreeNode.scala:306)
  at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.mapProductIterator(TreeNode.scala:187)
  at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.mapChildren(TreeNode.scala:304)
  at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.transformDown(TreeNode.scala:272)
  at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.transform(TreeNode.scala:256)
  at org.apache.spark.sql.execution.streaming.MicroBatchExecution.logicalPlan$lzycompute(MicroBatchExecution.scala:75)
  at org.apache.spark.sql.execution.streaming.MicroBatchExecution.logicalPlan(MicroBatchExecution.scala:61)
  at org.apache.spark.sql.execution.streaming.StreamExecution.org$apache$spark$sql$execution$streaming$StreamExecution$$runStream(StreamExecution.scala:265)

Ниже приведен код Scala, который я запускаю:

import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer

import org.apache.kafka.clients.producer.{KafkaProducer, ProducerRecord}



val dataFrame = spark.readStream.format("kafka").option("kafka.bootstrap.servers","host:9093,host:9093,host:9093").option("kafka.security.protocol", "SASL_SSL").option("kafka.sasl.kerberos.service.name", "kafka").option("kafka.ssl.truststore.location","/opt/cloudera/security/jks/truststore.jks").option("kafka.ssl.truststore.password", "password").option("subscribe", "SampleTopic").load()

// dataFrame.writeStream.format("console").option("truncate","false").start().awaitTermination()

dataFrame.printSchema()

val dataSet =dataFrame.selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)").as[(String, String)]
val query = dataSet.writeStream.outputMode("append").format("console").start()

query.awaitTermination()

Ниже приведена команда, которую я запускаю для выполнения вышеуказанного кода:

spark2-shell --files /tmp/jaas.conf,/path/to/.keytab  --conf spark.executor.extraJavaOptions=-Djava.security.auth.login.config=/tmp/jaas.conf --conf spark.driver.extraJavaOptions=-Djava.security.auth.login.config=/tmp/jaas.conf --packages org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.11:2.2.0  -i /path/to/file.scala

Спасибо

Как вы думаете, почему это происходит?

jrook 25.10.2018 18:30

Ваш код выглядит нормально, но ошибка связана с библиотекой регистратора Spark в пакете Spark Kafka, а не с самой Kafka.

OneCricketeer 26.10.2018 05:16
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
2
2
3 543
1

Ответы 1

У меня возникла аналогичная проблема, и оказалось, что проблема заключалась в несовместимости между версией Spark и версиями используемых пакетов.

Для вашего случая - согласно Cloudera Doccdh 5.12 поставляется с Spark 1.6, который, в свою очередь, требует scala 2.10, в то время как используемый пакет org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.11:2.2.0 скомпилирован с scala 2.11. Вместо этого вы можете попробовать использовать org.apache.spark: spark-streaming-kafka_2.10: 1.6.1.

Кредиты: https://community.hortonworks.com/articles/197922/spark-23-structured-streaming-integration-with-apa.html

Тем же. У меня кое-что было прикреплено к Spark 2.2, но я использовал Spark 2.3.

K.S. 19.08.2019 20:40

Другие вопросы по теме