調用 z:org.apache.spark.api.python.PythonRDD.collectAndServe 時發生 py4j.protocol.Py4JJavaError

Question

我在我的機器（Ubuntu）上安裝了 apache-spark 和 pyspark，在 Pycharm 中，我還更新了環境變量（例如 spark_home、pyspark_python）。 我正在嘗試做：

import os, sys
os.environ['SPARK_HOME'] = ".../spark-2.3.0-bin-hadoop2.7"
sys.path.append(".../spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/bin/pyspark/")
sys.path.append(".../spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/python/lib/py4j-0.10.6-src.zip")
from pyspark import SparkContext
from pyspark import SparkConf
sc = SparkContext('local[2]')
words = sc.parallelize(["scala", "java", "hadoop", "spark", "akka"])
print(words.count())

但是，我收到一些奇怪的警告：

py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling z:org.apache.spark.api.python.PythonRDD.collectAndServe.
: java.lang.IllegalArgumentException
at org.apache.xbean.asm5.ClassReader.<init>(Unknown Source)
at org.apache.xbean.asm5.ClassReader.<init>(Unknown Source)
at org.apache.xbean.asm5.ClassReader.<init>(Unknown Source)
at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.getClassReader(ClosureCleaner.scala:46)
at org.apache.spark.util.FieldAccessFinder$$anon$3$$anonfun$visitMethodInsn$2.apply(ClosureCleaner.scala:449)
at org.apache.spark.util.FieldAccessFinder$$anon$3$$anonfun$visitMethodInsn$2.apply(ClosureCleaner.scala:432)
at scala.collection.TraversableLike$WithFilter$$anonfun$foreach$1.apply(TraversableLike.scala:733)
at scala.collection.mutable.HashMap$$anon$1$$anonfun$foreach$2.apply(HashMap.scala:103)
at scala.collection.mutable.HashMap$$anon$1$$anonfun$foreach$2.apply(HashMap.scala:103)
at scala.collection.mutable.HashTable$class.foreachEntry(HashTable.scala:230)
at scala.collection.mutable.HashMap.foreachEntry(HashMap.scala:40)
at scala.collection.mutable.HashMap$$anon$1.foreach(HashMap.scala:103)
at scala.collection.TraversableLike$WithFilter.foreach(TraversableLike.scala:732)
at org.apache.spark.util.FieldAccessFinder$$anon$3.visitMethodInsn(ClosureCleaner.scala:432)
at org.apache.xbean.asm5.ClassReader.a(Unknown Source)
at org.apache.xbean.asm5.ClassReader.b(Unknown Source)
at org.apache.xbean.asm5.ClassReader.accept(Unknown Source)
at org.apache.xbean.asm5.ClassReader.accept(Unknown Source)
at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$$anonfun$org$apache$spark$util$ClosureCleaner$$clean$14.apply(ClosureCleaner.scala:262)
at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$$anonfun$org$apache$spark$util$ClosureCleaner$$clean$14.apply(ClosureCleaner.scala:261)
at scala.collection.immutable.List.foreach(List.scala:381)
at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.org$apache$spark$util$ClosureCleaner$$clean(ClosureCleaner.scala:261)
at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.clean(ClosureCleaner.scala:159)
at org.apache.spark.SparkContext.clean(SparkContext.scala:2292)
at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:2066)
at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:2092)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$collect$1.apply(RDD.scala:939)
at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:151)
at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:112)
at org.apache.spark.rdd.RDD.withScope(RDD.scala:363)
at org.apache.spark.rdd.RDD.collect(RDD.scala:938)
at org.apache.spark.api.python.PythonRDD$.collectAndServe(PythonRDD.scala:153)
at org.apache.spark.api.python.PythonRDD.collectAndServe(PythonRDD.scala)
at java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
at java.base/jdk.internal.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
at java.base/java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:564)
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:214)
at java.base/java.lang.Thread.run(Thread.java:844)

我怎么解決這個問題？

Answer 1

實際上，我找到了一個棘手的解決方案。 要解決以下問題：

確保您正確安裝了 Py4j。 最好使用官方版本安裝它。 去做，

1. 從https://pypi.org/project/py4j/下載最新的官方版本。

2. 解壓/解壓文件並導航到新創建的目錄，例如 cd py4j-0.x。

3. 跑

   須藤 python(3) setup.py 安裝

然后將您的 Java 降級到版本 8（以前，我使用版本 10。）。 為此，首先使用以下命令刪除當前版本的 Java：

sudo apt-get purge openjdk-\* icedtea-\* icedtea6-\*

然后使用以下命令安裝 Java 8：

sudo apt install openjdk-8-jre-headless 

現在代碼對我來說正常工作。

Answer 2

我還確認該解決方案適用於 Ubuntu 18.04 LTS。

我安裝了 java 10 並嘗試從以下位置運行 Python 示例： http : //spark.apache.org/docs/2.3.1/ ，即事情很簡單：

./bin/spark-submit examples/src/main/python/pi.py 10

這沒用！

應用建議的修復后：

sudo apt-get purge openjdk-\* icedtea-\* icedtea6-\*
sudo apt autoremove
sudo apt install openjdk-8-jre-headless

這個例子最終奏效了； 我的意思是，如果您認為正確的答案是：

Pi 大約為 3.142000

感謝您的解決方案，
巴格維安

Answer 3

我之前有兩個版本的java，java8 和java9。 當我刪除Java9時，問題就解決了。

Answer 4

第1步：

如果您已經安裝了 Java 版本，請將您的 Java 版本降級或升級到 8。 （ 查看如何在 Java 版本之間交替）

第2步：

將以下內容添加到~/.bashrc

export JAVA_HOME='/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64'
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export SPARK_HOME='/path/to/spark-2.x.x-bin-hadoop2.7'
export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH

並運行source ~/.bashrc加載它，或者只是啟動一個新終端。

另一種方法是將/path/to/spark-2.xx-bin-hadoop2.7/conf/spark-env.sh.template復制到/path/to/spark-2.xx-bin-hadoop2.7/conf/spark-env.sh 。 然后將以下內容添加到spark-env.sh

export JAVA_HOME='/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64'
export PYSPARK_PYTHON=python3

然后將以下內容添加到~/.bashrc

export SPARK_HOME='/path/to/spark-2.x.x-bin-hadoop2.7'
export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH
export SPARK_CONF_DIR=$SPARK_HOME/conf

並運行source ~/.bashrc 。

Answer 5

我需要為不同的目的同時維護 OpenJDK 11 和 JDK 8，因此降級不是一種選擇。 對於 Spark 程序，我通過導出（覆蓋）指向 JDK8 的JAVA_HOME路徑來利用，如下所示。

export JAVA_HOME=/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_65.jdk/Contents/Home/

Answer 6

direnv + Adoptopenjdk8（ brew tap homebrew/cask-versions cask brew tap homebrew/cask-versions + brew cask install adoptopenjdk8 ）在這種情況下對我來說效果很好（macOS）

# ~/.direnvrc
use_java() {
    if [ "$#" -ne 1 ]; then
    echo "usage: use java VERSION" >&2
    return 1
  fi
  local v
  v="$1"
  if [ "$v" -le "8" ]; then
    v="1.$v"
  fi
  export JAVA_HOME="$(/usr/libexec/java_home -v "$v")"
  PATH_add $JAVA_HOME/bin
}

# .envrc in the project directory
use_java 8

Answer 7

如果您使用的是 anaconda，請嘗試： conda install -c cyclus java-jdk

Answer 8

我有同樣的問題。 我有java-11，所以我刪除了Java-11並安裝了java-8，問題已經解決了。

Answer 9

這里出現錯誤的主要原因是環境變量中的路徑不正確/不完整。 您需要為 java、spark、pyspark_python、hadoop（包含 bin 文件夾）添加路徑。很可能可以通過添加正確的路徑來解決此解決方案。 https://youtu.be/WQErwxRTiW0 ---- 這個視頻幫助我解決了我的問題（視頻描述了所有的安裝和正確的路徑）