Kafka 结构化流式处理 KafkaSourceProvider 无法实例化

Posted 2023-03-10

【中文标题】Kafka 结构化流式处理 KafkaSourceProvider 无法实例化

【英文标题】：Kafka Structured Streaming KafkaSourceProvider could not be instantiated

【发布时间】：2019-06-14 13:24:38

【问题描述】：

我正在做一个流媒体项目，我有一个 ping 统计信息的 kafka 流，如下所示：

64 bytes from vas.fractalanalytics.com (192.168.30.26): icmp_seq=1 ttl=62 time=0.913 ms
64 bytes from vas.fractalanalytics.com (192.168.30.26): icmp_seq=2 ttl=62 time=0.936 ms
64 bytes from vas.fractalanalytics.com (192.168.30.26): icmp_seq=3 ttl=62 time=0.980 ms
64 bytes from vas.fractalanalytics.com (192.168.30.26): icmp_seq=4 ttl=62 time=0.889 ms

我正在尝试将其作为pyspark 中的结构化流读取。我使用以下命令启动 pyspark：

 pyspark --packages org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.11:2.4.0

Pyspark 版本是 2.4，python 版本是 2.7（也试过 3.6）

我一发送这段代码就收到错误消息（来自Structured Streaming + Kafka Integration Guide）：

df = spark.readStream.format("kafka").option("kafka.bootstrap.servers", "172.18.2.21:2181").option("subscribe", "ping-stats").load()

我遇到以下错误：

py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o37.load.
: java.util.ServiceConfigurationError: org.apache.spark.sql.sources.DataSourceRegister: Provider org.apache.spark.sql.kafka010.KafkaSourceProvider could not be instantiated
        at java.util.ServiceLoader.fail(ServiceLoader.java:232)
        at java.util.ServiceLoader.access$100(ServiceLoader.java:185)
        at java.util.ServiceLoader$LazyIterator.nextService(ServiceLoader.java:384)
        at java.util.ServiceLoader$LazyIterator.next(ServiceLoader.java:404)
        at java.util.ServiceLoader$1.next(ServiceLoader.java:480)
        at scala.collection.convert.Wrappers$JIteratorWrapper.next(Wrappers.scala:43)
        at scala.collection.Iterator$class.foreach(Iterator.scala:891)
        at scala.collection.AbstractIterator.foreach(Iterator.scala:1334)
        at scala.collection.IterableLike$class.foreach(IterableLike.scala:72)
        at scala.collection.AbstractIterable.foreach(Iterable.scala:54)
        at scala.collection.TraversableLike$class.filterImpl(TraversableLike.scala:247)
        at scala.collection.TraversableLike$class.filter(TraversableLike.scala:259)
        at scala.collection.AbstractTraversable.filter(Traversable.scala:104)
        at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource$.lookupDataSource(DataSource.scala:630)
        at org.apache.spark.sql.streaming.DataStreamReader.load(DataStreamReader.scala:161)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
        at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
        at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
        at py4j.reflection.MethodInvoker.invoke(MethodInvoker.java:244)
        at py4j.reflection.ReflectionEngine.invoke(ReflectionEngine.java:357)
        at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:282)
        at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132)
        at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79)
        at py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:238)
        at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
Caused by: java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.spark.internal.Logging.$init$(Lorg/apache/spark/internal/Logging;)V
        at org.apache.spark.sql.kafka010.KafkaSourceProvider.<init>(KafkaSourceProvider.scala:44)
        at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method)
        at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstructorAccessorImpl.java:62)
        at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45)
        at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:423)
        at java.lang.Class.newInstance(Class.java:442)
        at java.util.ServiceLoader$LazyIterator.nextService(ServiceLoader.java:380)
        ... 23 more

有人可以帮我解决这个问题吗？

【问题讨论】：

Resolving dependency problems in Apache Spark的可能重复

你解决了吗？我也面临同样的问题...

【参考方案1】：

我设法通过确保 spark-sql-kafka 包的版本与 spark 版本匹配来解决这个问题。

就我而言，我现在将--packages org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.11:2.4.1 用于我的spark 版本2.4.1，之后可以解析.format("kafka") 部分代码。

另外，v2.12 的包（即org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.12:2.4.1）在撰写本文时似乎不稳定，使用它也会导致上述错误。

*编辑：v2.12 spark-sql-kafka 包似乎只适用于使用 Scala v2.12 构建的 Spark。因此，对于 Spark v2.X 版本（默认使用 Scala v2.11 预构建），如果您真的想使用 spark-sql-kafka，则需要使用使用 Scala v2.12 构建的 Spark 二进制文件（例如 spark-2.4.1-bin-without-hadoop-scala-2.12.tgz） v2.12 包。对于 Spark v3.X，默认情况下它们是使用 Scala v2.12 预构建的，因此您只能看到/使用包的 v2.12。

【讨论】：

使用 Spark 2.4.4：我也遇到了 org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.12:2.4.4 的崩溃，因此恢复为 org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.11:2.4.4，现在一切正常。

对于 spark 3.0.0，使用 --packages org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.12:3.0.0

更改为 spark-submit --packages org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.11:2.4.4 帮助

spark 2.4.8 - 这工作 org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.11:2.4.8

【参考方案2】：

将 Spark 版本 2.3.2 与 Scala 版本 2.11.11 和依赖项 org.apache.spark:sl-kafka-0-10_2.10:2.0.2 一起使用时问题已解决

#spark-shell  -i Process.scala --master local[2]  --packages org.apache.spark:sl-kafka-0-10_2.10:2.0.2 ...