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java.lang.NoSuchMethodError:com.mongodb.internal.operation.SyncOperations.aggregate

2022-06-03 01:58:11 資料庫

我正在嘗試構建一個應用程式作為概念證明,它將在 scala 中使用 spark 并利用 mongodb。到目前為止,我能夠連接到 spark,分別連接到 mongodb。但是當我嘗試將 spark 和 mongodb 連接在一起時,出現以下錯誤:

Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: com.mongodb.internal.operation.SyncOperations.aggregate(Ljava/util/List;Ljava/lang/Class;JJLjava/lang/Integer;Lcom/mongodb/client/model/Collation;Lorg/bson/conversions/Bson;Ljava/lang/String;Ljava/lang/String;Lorg/bson/conversions/Bson;Ljava/lang/Boolean;Lcom/mongodb/internal/client/model/AggregationLevel;)Lcom/mongodb/internal/operation/ExplainableReadOperation;
    at com.mongodb.client.internal.AggregateIterableImpl.asAggregateOperation(AggregateIterableImpl.java:213)
    at com.mongodb.client.internal.AggregateIterableImpl.asReadOperation(AggregateIterableImpl.java:208)
    at com.mongodb.client.internal.MongoIterableImpl.execute(MongoIterableImpl.java:135)
    at com.mongodb.client.internal.MongoIterableImpl.iterator(MongoIterableImpl.java:92)
    at com.mongodb.client.internal.MongoIterableImpl.forEach(MongoIterableImpl.java:121)
    at com.mongodb.client.internal.MongoIterableImpl.into(MongoIterableImpl.java:130)
    at com.mongodb.spark.sql.connector.schema.InferSchema.lambda$inferSchema$0(InferSchema.java:81)
    at com.mongodb.spark.sql.connector.config.AbstractMongoConfig.withCollection(AbstractMongoConfig.java:170)
    at com.mongodb.spark.sql.connector.config.ReadConfig.withCollection(ReadConfig.java:45)
    at com.mongodb.spark.sql.connector.schema.InferSchema.inferSchema(InferSchema.java:81)
    at com.mongodb.spark.sql.connector.MongoTableProvider.inferSchema(MongoTableProvider.java:62)
    at org.apache.spark.sql.execution.datasources.v2.DataSourceV2Utils$.getTableFromProvider(DataSourceV2Utils.scala:81)
    at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.$anonfun$load$1(DataFrameReader.scala:295)
    at scala.Option.map(Option.scala:230)
    at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:265)
    at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:225)
    at WordCountCucumberScala_GhislainGripon.SparkMapReduceTask.execute(SparkMapReduceTask.scala:24)
    at WordCountCucumberScala_GhislainGripon.MapReduce$.main(MapReduce.scala:12)
    at WordCountCucumberScala_GhislainGripon.MapReduce.main(MapReduce.scala)

這只發生在我嘗試使用 Mongodb 時。我在 IntelliJ IDEA 上使用 Spark 3.1.3、Mongodb 5.0.7 以及 mongospark 連接器 10.0.1 和 scala 2.12.15、java 1.8。

package WordCountCucumberScala_GhislainGripon

import org.apache.spark._
import org.apache.spark.sql._
import org.apache.spark.SparkConf
import com.mongodb.spark._

class SparkMapReduceTask(config: Configuration) extends Task{
  override def execute(): Unit = {

    val connectionString = s"mongodb://${config.getUsername}:${config.getPassword}@${config.host}:${config.port}/?authSource=${config.database}"

    val sparkConf = new SparkConf()
      .set("spark.mongodb.read.connection.uri", connectionString)
      .set("spark.mongodb.write.connection.uri", connectionString)
      .setMaster("local")
      .setAppName("MapReduce")

    val spark = SparkSession.builder()
      .config(sparkConf)
      .getOrCreate()

    import spark.implicits._
    //spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")
    //val textRDD = spark.read.text(config.data_dir   "/"   config.main_data   ".txt")
    //textRDD.flatMap(line => "(((?U)\\w) )".r.findAllIn(line.mkString).toList)
      //.groupBy($"value").count().orderBy($"count".desc).write.mode("overwrite").csv(config.data_dir   "/MapReduceResults")

    val testRDD = spark.read.format("mongodb").option("database", config.database).option("collection", config.text_table).load()
    testRDD.show()

  }

}

我使用配置類從組態檔中獲取引數,并使用其資料輸入 mongodb 連接資訊。我嘗試修改 spark、mongodb 和連接器的庫版本,但無濟于事。

這是 pom.xml


<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
  <groupId>wewyse</groupId>
  <artifactId>WordCountCucumberScala_GhislainGripon</artifactId>
  <version>1.0-SNAPSHOT</version>
  <name>${project.artifactId}</name>
  <description>My wonderful scala app</description>
  <inceptionYear>2018</inceptionYear>
  <licenses>
    <license>
      <name>My License</name>
      <url>http://....</url>
      <distribution>repo</distribution>
    </license>
  </licenses>

  <properties>
    <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
    <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
    <encoding>UTF-8</encoding>
    <scala.version>2.12.15</scala.version>
    <scala.compat.version>2.12</scala.compat.version>
    <spec2.version>4.15.0</spec2.version>
    <spark.version>3.1.3</spark.version>
  </properties>

  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>org.scala-lang</groupId>
      <artifactId>scala-library</artifactId>
      <version>${scala.version}</version>
      <scope>compile</scope>
    </dependency>

    <dependency>
      <groupId>junit</groupId>
      <artifactId>junit</artifactId>
      <version>4.13.2</version>
      <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.scalatestplus</groupId>
      <artifactId>junit-4-13_${scala.compat.version}</artifactId>
      <version>3.2.12.0</version>
      <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.mongodb.scala</groupId>
      <artifactId>mongo-scala-driver_${scala.compat.version}</artifactId>
      <version>4.6.0</version>
      <scope>compile</scope>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.mongodb.spark</groupId>
      <artifactId>mongo-spark-connector</artifactId>
      <version>10.0.1</version>
      <scope>compile</scope>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.mongodb.scala</groupId>
      <artifactId>mongo-scala-bson_${scala.compat.version}</artifactId>
      <version>4.6.0</version>
      <scope>compile</scope>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.mongodb</groupId>
      <artifactId>bson</artifactId>
      <version>4.6.0</version>
      <scope>compile</scope>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.mongodb</groupId>
      <artifactId>mongodb-driver-reactivestreams</artifactId>
      <version>4.6.0</version>
      <scope>compile</scope>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.mongodb</groupId>
      <artifactId>mongodb-driver-core</artifactId>
      <version>4.6.0</version>
      <scope>compile</scope>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.mongodb</groupId>
      <artifactId>bson-record-codec</artifactId>
      <version>4.6.0</version>
      <scope>compile</scope>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.scalatest</groupId>
      <artifactId>scalatest_${scala.compat.version}</artifactId>
      <version>3.2.12</version>
      <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.specs2</groupId>
      <artifactId>specs2-core_${scala.compat.version}</artifactId>
      <version>${spec2.version}</version>
      <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.specs2</groupId>
      <artifactId>specs2-junit_${scala.compat.version}</artifactId>
      <version>${spec2.version}</version>
      <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>io.cucumber</groupId>
      <artifactId>cucumber-scala_${scala.compat.version}</artifactId>
      <version>8.2.6</version>
      <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>io.cucumber</groupId>
      <artifactId>cucumber-junit-platform-engine</artifactId>
      <version>7.3.3</version>
      <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>io.cucumber</groupId>
      <artifactId>cucumber-junit</artifactId>
      <version>7.3.3</version>
      <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>io.cucumber</groupId>
      <artifactId>cucumber-core</artifactId>
      <version>7.3.3</version>
      <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>io.circe</groupId>
      <artifactId>circe-yaml_${scala.compat.version}</artifactId>
      <version>0.14.1</version>
      <scope>compile</scope>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>io.circe</groupId>
      <artifactId>circe-core_${scala.compat.version}</artifactId>
      <version>0.14.1</version>
      <scope>compile</scope>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>io.circe</groupId>
      <artifactId>circe-parser_${scala.compat.version}</artifactId>
      <version>0.14.1</version>
      <scope>compile</scope>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>io.circe</groupId>
      <artifactId>circe-generic-extras_${scala.compat.version}</artifactId>
      <version>0.14.1</version>
      <scope>compile</scope>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-core_${scala.compat.version}</artifactId>
      <version>${spark.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-hive_${scala.compat.version}</artifactId>
      <version>${spark.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-sql_${scala.compat.version}</artifactId>
      <version>${spark.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-catalyst_${scala.compat.version}</artifactId>
      <version>${spark.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.scala-lang</groupId>
      <artifactId>scala-reflect</artifactId>
      <version>2.12.15</version>
    </dependency>
  </dependencies>

  <build>
    <sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>
    <testSourceDirectory>src/test/scala</testSourceDirectory>
    <plugins>
      <plugin>
        <!-- see http://davidb.github.com/scala-maven-plugin -->
        <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
        <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
        <version>3.3.2</version>
        <executions>
          <execution>
            <goals>
              <goal>compile</goal>
              <goal>testCompile</goal>
            </goals>
            <configuration>
              <args>
                <arg>-dependencyfile</arg>
                <arg>${project.build.directory}/.scala_dependencies</arg>
              </args>
            </configuration>
          </execution>
        </executions>
      </plugin>
      <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
        <artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId>
        <version>2.21.0</version>
        <configuration>
          <!-- Tests will be run with scalatest-maven-plugin instead -->
          <skipTests>true</skipTests>
        </configuration>
      </plugin>
      <plugin>
        <groupId>org.scalatest</groupId>
        <artifactId>scalatest-maven-plugin</artifactId>
        <version>2.0.0</version>
        <configuration>
          <reportsDirectory>${project.build.directory}/surefire-reports</reportsDirectory>
          <junitxml>.</junitxml>
          <filereports>TestSuiteReport.txt</filereports>
        </configuration>
        <executions>
          <execution>
            <id>test</id>
            <goals>
              <goal>test</goal>
            </goals>
          </execution>
        </executions>
      </plugin>
    </plugins>
  </build>
</project>

我已經四處尋找有關此問題的答案,發現我以前使用的 spark 版本可能太新且不受連接器支持,因此我將其從 3.2.1 降級為 3.1.3。然而,這并沒有使錯誤消失,我不明白問題的根源。我檢查了兼容性,mongo-spark-connector 10.0.1 是為 spark 3.1.x 和 mongodb 4.0 或更高版本構建的,盡管這可能只意味著 4.0.x ?

我可以使用上面顯示的 URI 通過 scala 訪問 mongodb,并且我按照mongodb 網站上給出的10.0.1 版說明進行操作

uj5u.com熱心網友回復:

在將 Spark 降級到 3.0.3、將 Mongodb 降級到 4.0 并從我的 pom.xml 中洗掉除 mongo-spark-connector 之外的所有 mongodb 庫之后,它現在大部分時間都可以作業,即使有時它會為代碼拋出錯誤否則功能。

該錯誤可能是由于函式簽名重復,連接器在引擎蓋下使用了非常接近 scala 的 mongo java 驅動程式,函式簽名重復,因此編譯器不知道使用哪個并失敗。

轉載請註明出處,本文鏈接:https://www.uj5u.com/shujuku/485258.html

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    Redis 報錯“OutOfDirectMemoryError(堆外記憶體溢位) ”問題如下: 一、報錯資訊: 使用 Redis 的業務介面 ,產生 OutOfDirectMemoryError(堆外記憶體溢位),如圖: 格式化后的報錯資訊: { "timestamp": "2023-04-17 22: ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:24:54 more
  • day02-2-商鋪查詢快取

    功能02-商鋪查詢快取 3.商鋪詳情快取查詢 3.1什么是快取? 快取就是資料交換的緩沖區(稱作Cache),是存盤資料的臨時地方,一般讀寫性能較高。 快取的作用: 降低后端負載 提高讀寫效率,降低回應時間 快取的成本: 資料一致性成本 代碼維護成本 運維成本 3.2需求說明 如下,當我們點擊商店詳 ......

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  • day02-短信登錄

    功能實作02 2.功能01-短信登錄 2.1基于Session實作登錄 2.1.1思路分析 2.1.2代碼實作 2.1.2.1發送短信驗證碼 發送短信驗證碼: 發送驗證碼的介面為:http://127.0.0.1:8080/api/user/code?phone=xxxxx<手機號> 請求方式:PO ......

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