spark作业升级到spark3 scala 2.12 踩坑和解决方法

在将Spark作业升级到Spark3和Scala 2.12时，可能会遇到以下问题和解决方法：

1. 依赖库不兼容：Spark3和Scala 2.12需要使用新的依赖库，旧的依赖库可能不兼容。解决方法是更新依赖库版本，或者使用新的依赖库。

2. 代码不兼容：Spark3和Scala 2.12可能会有一些代码不兼容的问题，例如API的变化等。解决方法是修改代码，使其兼容新的API。

3. 编译错误：在编译Spark作业时，可能会遇到一些错误，例如缺少依赖库等。解决方法是检查依赖库是否正确，或者更新依赖库版本。

4. 运行错误：在运行Spark作业时，可能会遇到一些错误，例如数据类型不匹配等。解决方法是检查代码逻辑，或者修改数据类型。

总之，在升级Spark作业到Spark3和Scala 2.12时，需要仔细检查依赖库和代码，以确保其兼容性。同时，需要注意新版本的API和数据类型，以避免运行错误。

相关问题

scala2.12匹配spark版本

Scala 2.12与Spark版本的匹配问题是一个非常常见的问题。Scala是一种编程语言，而Spark是一个用Scala编写的分布式计算框架，它是基于Hadoop的。

在选择Scala 2.12与Spark版本之间的匹配时，我们需要考虑以下几个因素：

1. Scala二进制兼容性：Scala官方在2.11版本中引入了二进制兼容性的变化，并且在2.12版本中又引入了一些新的二进制兼容性变化。这意味着在选择与Spark版本匹配的Scala版本时，我们需要确保Spark版本是基于相应Scala版本的二进制兼容。

2. Spark发布版本：Apache Spark项目发布了多个版本，每个版本都支持不同的Scala版本。特别是从Spark 2.0版本开始，Spark的官方发布版本已经开始支持Scala 2.11和Scala 2.12两个版本。

因此，我们可以根据以上两个因素来确定Scala 2.12匹配的Spark版本：

1. 如果你选择使用Spark 2.4或更高版本，那么它们都支持Scala 2.12。

2. 如果你选择使用Spark 2.3或更早版本，那么它们都只支持Scala 2.11。对于这种情况，你只能选择Scala 2.11作为与Spark版本匹配的Scala版本。

总结起来，Scala 2.12与Spark的最佳匹配版本是Spark 2.4及更高版本。然而，如果你使用的是Spark 2.3或更早版本，那么只能使用Scala 2.11来与Spark版本匹配。

scala2.12.15spark3.3.2

如果你的Scala版本是2.12.15，Spark版本是3.3.2，可以尝试以下的依赖配置：

libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "3.3.2"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-sql" % "3.3.2"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-streaming" % "3.3.2"

在使用这些依赖之前，你需要确认你的Scala版本是否正确，并且这些依赖是否与你的项目其他依赖版本不会发生冲突。如果有冲突，你可以使用sbt-dependency-graph等工具查看依赖关系，并且排除部分依赖或者升级依赖版本。