主頁 > 軟體工程 > 無法在本地Windows環境上運行pyspark:org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$POSIX.stat(Ljava/lang/String;)Lorg/a

無法在本地Windows環境上運行pyspark:org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$POSIX.stat(Ljava/lang/String;)Lorg/a

2022-03-21 14:26:55 軟體工程

我正在嘗試使用 python 在 Windows 11 中創建本地 spark 環境。
我正在使用 python 3.9 和 spark 版本 3.2.1。我已將環境變數設定為:

PYTHONPATH = C:\Users\nina\AppData\Local\Programs\Python\Python39
SPARK_HOME = C:\spark\spark-3.2.1-bin-hadoop3.2
HADOOP_HOME = %SPARK_HOME%\hadoop

我已經將%SPARK_HOME%\bin,%PYTHONPATH%和添加%HADOOP_HOME%\bin到我的路徑中。
我已經下載hadoop.dllwinutils.exehttps://github.com/steveloughran/winutils/tree/master/hadoop-2.7.1/bin
我也嘗試從這里使用這些檔案https://github.com/cdarlint/ winutils/blob/master/hadoop-3.2.2/bin/hadoop.dll 但我仍然得到同樣的錯誤:

Warning: Ignoring non-Spark config property: derby.system.home
Warning: Ignoring non-Spark config property: derby.stream.error.file
Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties
Setting default log level to "WARN".
To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).
22/03/16 10:41:20 WARN HiveConf: HiveConf of name hive.stats.jdbc.timeout does not exist
22/03/16 10:41:20 WARN HiveConf: HiveConf of name hive.stats.retries.wait does not exist
22/03/16 10:41:25 WARN ObjectStore: Version information not found in metastore. hive.metastore.schema.verification is not enabled so recording the schema version 2.3.0
22/03/16 10:41:25 WARN ObjectStore: setMetaStoreSchemaVersion called but recording version is disabled: version = 2.3.0, comment = Set by MetaStore [email protected]
22/03/16 10:41:25 WARN ObjectStore: Failed to get database default, returning NoSuchObjectException
22/03/16 10:41:26 WARN ObjectStore: Failed to get database global_temp, returning NoSuchObjectException
22/03/16 10:41:26 WARN ObjectStore: Failed to get database test_db, returning NoSuchObjectException

Failure
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\nina\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\unittest\suite.py", line 166, in _handleClassSetUp
    setUpClass()
     cls.spark.sql(f"CREATE DATABASE IF NOT EXISTS {cls.db_name}")
  File "C:\Users\nina\PycharmProjects\raw_logs\venv\lib\site-packages\pyspark\sql\session.py", line 723, in sql
    return DataFrame(self._jsparkSession.sql(sqlQuery), self._wrapped)
  File "C:\Users\nina\PycharmProjects\raw_logs\venv\lib\site-packages\py4j\java_gateway.py", line 1321, in __call__
    return_value = get_return_value(
  File "C:\Users\nina\PycharmProjects\raw_logs\venv\lib\site-packages\pyspark\sql\utils.py", line 111, in deco
    return f(*a, **kw)
  File "C:\Users\nina\PycharmProjects\raw_logs\venv\lib\site-packages\py4j\protocol.py", line 326, in get_return_value
    raise Py4JJavaError(
py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o35.sql.
: java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$POSIX.stat(Ljava/lang/String;)Lorg/apache/hadoop/io/nativeio/NativeIO$POSIX$Stat;
    at org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$POSIX.stat(Native Method)
    at org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$POSIX.getStat(NativeIO.java:608)
    at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem$DeprecatedRawLocalFileStatus.loadPermissionInfoByNativeIO(RawLocalFileSystem.java:934)
    at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem$DeprecatedRawLocalFileStatus.loadPermissionInfo(RawLocalFileSystem.java:848)
    at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem$DeprecatedRawLocalFileStatus.getGroup(RawLocalFileSystem.java:832)
    at org.apache.hadoop.hive.io.HdfsUtils.setFullFileStatus(HdfsUtils.java:102)
    at org.apache.hadoop.hive.io.HdfsUtils.setFullFileStatus(HdfsUtils.java:94)
    at org.apache.hadoop.hive.io.HdfsUtils.setFullFileStatus(HdfsUtils.java:77)
    at org.apache.hadoop.hive.common.FileUtils.mkdir(FileUtils.java:544)
    at org.apache.hadoop.hive.metastore.Warehouse.mkdirs(Warehouse.java:194)
    at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStore$HMSHandler.create_database_core(HiveMetaStore.java:880)
    at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStore$HMSHandler.create_database(HiveMetaStore.java:939)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
    at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
    at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
    at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingHMSHandler.invokeInternal(RetryingHMSHandler.java:148)
    at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingHMSHandler.invoke(RetryingHMSHandler.java:107)
    at com.sun.proxy.$Proxy17.create_database(Unknown Source)
    at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient.createDatabase(HiveMetaStoreClient.java:725)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
    at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
    at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
    at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingMetaStoreClient.invoke(RetryingMetaStoreClient.java:173)
    at com.sun.proxy.$Proxy18.createDatabase(Unknown Source)
    at org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.Hive.createDatabase(Hive.java:434)
    at org.apache.spark.sql.hive.client.HiveClientImpl.$anonfun$createDatabase$1(HiveClientImpl.scala:347)
    at scala.runtime.java8.JFunction0$mcV$sp.apply(JFunction0$mcV$sp.java:23)
    at org.apache.spark.sql.hive.client.HiveClientImpl.$anonfun$withHiveState$1(HiveClientImpl.scala:305)
    at org.apache.spark.sql.hive.client.HiveClientImpl.liftedTree1$1(HiveClientImpl.scala:236)
    at org.apache.spark.sql.hive.client.HiveClientImpl.retryLocked(HiveClientImpl.scala:235)
    at org.apache.spark.sql.hive.client.HiveClientImpl.withHiveState(HiveClientImpl.scala:285)
    at org.apache.spark.sql.hive.client.HiveClientImpl.createDatabase(HiveClientImpl.scala:345)
    at org.apache.spark.sql.hive.HiveExternalCatalog.$anonfun$createDatabase$1(HiveExternalCatalog.scala:193)
    at scala.runtime.java8.JFunction0$mcV$sp.apply(JFunction0$mcV$sp.java:23)
    at org.apache.spark.sql.hive.HiveExternalCatalog.withClient(HiveExternalCatalog.scala:102)
    at org.apache.spark.sql.hive.HiveExternalCatalog.createDatabase(HiveExternalCatalog.scala:193)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.catalog.ExternalCatalogWithListener.createDatabase(ExternalCatalogWithListener.scala:47)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.catalog.SessionCatalog.createDatabase(SessionCatalog.scala:251)
    at org.apache.spark.sql.execution.command.CreateDatabaseCommand.run(ddl.scala:83)
    at org.apache.spark.sql.execution.command.ExecutedCommandExec.sideEffectResult$lzycompute(commands.scala:75)
    at org.apache.spark.sql.execution.command.ExecutedCommandExec.sideEffectResult(commands.scala:73)
    at org.apache.spark.sql.execution.command.ExecutedCommandExec.executeCollect(commands.scala:84)
    at org.apache.spark.sql.execution.QueryExecution$$anonfun$eagerlyExecuteCommands$1.$anonfun$applyOrElse$1(QueryExecution.scala:110)
    at org.apache.spark.sql.execution.SQLExecution$.$anonfun$withNewExecutionId$5(SQLExecution.scala:103)
    at org.apache.spark.sql.execution.SQLExecution$.withSQLConfPropagated(SQLExecution.scala:163)
    at org.apache.spark.sql.execution.SQLExecution$.$anonfun$withNewExecutionId$1(SQLExecution.scala:90)
    at org.apache.spark.sql.SparkSession.withActive(SparkSession.scala:775)
    at org.apache.spark.sql.execution.SQLExecution$.withNewExecutionId(SQLExecution.scala:64)
    at org.apache.spark.sql.execution.QueryExecution$$anonfun$eagerlyExecuteCommands$1.applyOrElse(QueryExecution.scala:110)
    at org.apache.spark.sql.execution.QueryExecution$$anonfun$eagerlyExecuteCommands$1.applyOrElse(QueryExecution.scala:106)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.$anonfun$transformDownWithPruning$1(TreeNode.scala:481)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.CurrentOrigin$.withOrigin(TreeNode.scala:82)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.transformDownWithPruning(TreeNode.scala:481)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.LogicalPlan.org$apache$spark$sql$catalyst$plans$logical$AnalysisHelper$$super$transformDownWithPruning(LogicalPlan.scala:30)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.AnalysisHelper.transformDownWithPruning(AnalysisHelper.scala:267)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.AnalysisHelper.transformDownWithPruning$(AnalysisHelper.scala:263)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.LogicalPlan.transformDownWithPruning(LogicalPlan.scala:30)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.LogicalPlan.transformDownWithPruning(LogicalPlan.scala:30)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.transformDown(TreeNode.scala:457)
    at org.apache.spark.sql.execution.QueryExecution.eagerlyExecuteCommands(QueryExecution.scala:106)
    at org.apache.spark.sql.execution.QueryExecution.commandExecuted$lzycompute(QueryExecution.scala:93)
    at org.apache.spark.sql.execution.QueryExecution.commandExecuted(QueryExecution.scala:91)
    at org.apache.spark.sql.Dataset.<init>(Dataset.scala:219)
    at org.apache.spark.sql.Dataset$.$anonfun$ofRows$2(Dataset.scala:99)
    at org.apache.spark.sql.SparkSession.withActive(SparkSession.scala:775)
    at org.apache.spark.sql.Dataset$.ofRows(Dataset.scala:96)
    at org.apache.spark.sql.SparkSession.$anonfun$sql$1(SparkSession.scala:618)
    at org.apache.spark.sql.SparkSession.withActive(SparkSession.scala:775)
    at org.apache.spark.sql.SparkSession.sql(SparkSession.scala:613)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
    at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
    at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
    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.ClientServerConnection.waitForCommands(ClientServerConnection.java:182)
    at py4j.ClientServerConnection.run(ClientServerConnection.java:106)
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:750)

我將我的火花設定如下:

from pyspark.sql import SparkSession
import os

os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = sys.executable
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = sys.executable

derby_sys_dir = os.path.join(os.path.expanduser('~'), 'derby')

spark = SparkSession.builder.master("local[*]") \
           .config("spark.hadoop.hive.metastore.warehouse.dir", derby_sys_dir) \
           .config("derby.system.home", derby_sys_dir) \
           .config("derby.stream.error.file", derby_sys_dir) \
           .config("spark.driver.host", "localhost") \
           .config("spark.sql.warehouse.dir", derby_sys_dir) \
           .enableHiveSupport().appName("TestXMLLogsProcessor").getOrCreate()

我錯過了什么?

uj5u.com熱心網友回復:

不確定這是否可以解決,但您為 hadoop.dll 和 winutils.exe 發布的鏈接都不適用于您正在使用的 Spark 版本(3.2.1)

我也在 Windows 上使用 3.2.1,并且始終使用此鏈接下載檔案并將它們添加到我的 Spark bin https://github.com/cdarlint/winutils/tree/master/hadoop-3.2.1/bin

轉載請註明出處,本文鏈接:https://www.uj5u.com/gongcheng/445655.html

標籤:Python 阿帕奇火花 Hadoop pyspark 蜂巢

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