我的scala程序中org.apache.spark下read爆红
时间: 2023-12-16 13:06:01 浏览: 47
这种情况通常是由于缺少相关依赖或版本不匹配导致的。你可以尝试以下方法解决:
1. 检查是否添加了Spark相关依赖,例如:
```
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.4.7"
```
2. 如果已经添加了依赖,可以尝试更新版本号,或者查看是否存在版本冲突的情况。
3. 检查Scala的版本是否与Spark兼容,例如:
```
scalaVersion := "2.11.12"
```
4. 确认IDE是否正确地加载了依赖库,或者重新加载依赖库。
希望以上方法能够帮助你解决问题。
相关问题
import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._ import org.apache.hudi.QuickstartUtils.getQuickstartWriteConfigs import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession}
这段代码主要是导入了 Hudi 相关的类和方法,并创建了一个 SparkSession 对象。其中:
- `org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._` 导入了所有 Hudi 写入数据时需要用到的选项;
- `org.apache.hudi.QuickstartUtils.getQuickstartWriteConfigs` 是 Hudi 提供的一个快速启动工具类,用于获取 Hudi 写入时需要的配置信息;
- `org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession}` 导入了 Spark SQL 相关的类,包括 DataFrame、SaveMode 和 SparkSession。
完整代码可能是这样的:
```scala
import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._
import org.apache.hudi.QuickstartUtils.getQuickstartWriteConfigs
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession}
object HudiDemo {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder()
.appName("HudiDemo")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
val data: DataFrame = spark.read.format("csv")
.option("header", "true")
.load("/path/to/csv")
val hudiOptions = getQuickstartWriteConfigs
data.write
.format("org.apache.hudi")
.options(hudiOptions)
.mode(SaveMode.Overwrite)
.save(hudiOptions.get(INSERT_OPERATION_OPT_KEY).get)
}
}
```
这段代码将读取一个 CSV 文件并写入 Hudi 表中。其中,`getQuickstartWriteConfigs` 方法会返回一些默认的 Hudi 写入配置信息,你可以根据实际需求修改这些配置。最后,使用 `DataFrame.write` 将数据写入 Hudi 表中。
23/06/11 20:11:09 INFO internal.SharedState: Warehouse path is '/export/servers/spark/spark-warehouse'. Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: cannot resolve 'date_format(unix_timestamp(`timestamp`, 'yyyy-MM-dd\'T\'HH:mm:ss.SSS'), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')' due to data type mismatch: argument 1 requires timestamp type, however, 'unix_timestamp(`timestamp`, 'yyyy-MM-dd\'T\'HH:mm:ss.SSS')' is of bigint type.; at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.package$AnalysisErrorAt.failAnalysis(package.scala:42) at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.CheckAnalysis$$anonfun$checkAnalysis$1$$anonfun$apply$2.applyOrElse(CheckAnalysis.scala:82) at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.CheckAnalysis$$anonfun$checkAnalysis$1$$anonfun$apply$2.applyOrElse(CheckAnalysis.scala:74) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun$transformUp$1.apply(TreeNode.scala:301) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun$transformUp$1.apply(TreeNode.scala:301) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.CurrentOrigin$.withOrigin(TreeNode.scala:69)
这个错误是由于在你的代码中调用了 `date_format` 函数,但是该函数的参数类型不匹配所致。具体来说,你使用了 `unix_timestamp` 函数将 `timestamp` 字段转换为 Unix 时间戳,但是 `unix_timestamp` 函数返回的是 `bigint` 类型,而 `date_format` 函数要求的参数是 `timestamp` 类型。因此,你需要在调用 `date_format` 函数之前将 `unix_timestamp` 函数返回的 `bigint` 类型转换为 `timestamp` 类型。你可以使用 `from_unixtime` 函数将 Unix 时间戳转换为 `timestamp` 类型,然后再调用 `date_format` 函数进行格式化。例如:
```
import org.apache.spark.sql.functions._
val df = spark.read.format("csv").load("input.csv")
val formattedDf = df.withColumn("timestamp", from_unixtime(unix_timestamp($"timestamp", "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS")).cast("timestamp"))
.withColumn("formatted_timestamp", date_format($"timestamp", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))
formattedDf.show()
```
在上面的示例中,我们使用 `from_unixtime` 函数将 `timestamp` 列中的 Unix 时间戳转换为 `timestamp` 类型,并将结果保存到新的 `timestamp` 列中。然后,我们使用 `date_format` 函数对 `timestamp` 列进行格式化,将结果保存到 `formatted_timestamp` 列中。
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