2016-07-25 7 views
0
  1. Я установил Spark на машине Linux. версия is spark-1.6.2-bin-hadoop2.6.tgz.
  2. , а затем я запускаю Spark используя ./sbin/start-all.sh
  3. Я пытаюсь запустить примеры JavaWordCount.java в Eclipse. , но всегда не удалось. кто-то может мне помочь?Не удалось подключиться к источнику искры: InvalidClassException: org.apache.spark.rpc.RpcEndpointRef; локальный класс несовместим

  4. версия Спарк Мастера: Добро пожаловать в версии 1.6.2, с помощью Scala версии 2.10.5 (Java HotSpot (TM) сервер VM, Java 1.8.0_101) версия Спарк на стороне затмения: enter image description here

исключение заключается в следующем:

16/07/25 12:01:20 INFO StandaloneAppClient$ClientEndpoint: Connecting to master spark:// hostname:7077... 
16/07/25 12:01:20 WARN StandaloneAppClient$ClientEndpoint: Failed to connect to master hostname:7077 
org.apache.spark.SparkException: Exception thrown in awaitResult 
    at org.apache.spark.rpc.RpcTimeout$$anonfun$1.applyOrElse(RpcTimeout.scala:77) 
    at org.apache.spark.rpc.RpcTimeout$$anonfun$1.applyOrElse(RpcTimeout.scala:75) 
    at scala.runtime.AbstractPartialFunction.apply(AbstractPartialFunction.scala:33) 
    at org.apache.spark.rpc.RpcTimeout$$anonfun$addMessageIfTimeout$1.applyOrElse(RpcTimeout.scala:59) 
    at org.apache.spark.rpc.RpcTimeout$$anonfun$addMessageIfTimeout$1.applyOrElse(RpcTimeout.scala:59) 
    at scala.PartialFunction$OrElse.apply(PartialFunction.scala:162) 
    at org.apache.spark.rpc.RpcTimeout.awaitResult(RpcTimeout.scala:83) 
    at org.apache.spark.rpc.RpcEnv.setupEndpointRefByURI(RpcEnv.scala:88) 
    at org.apache.spark.rpc.RpcEnv.setupEndpointRef(RpcEnv.scala:96) 
    at org.apache.spark.deploy.client.StandaloneAppClient$ClientEndpoint$$anonfun$tryRegisterAllMasters$1$$anon$1.run(StandaloneAppClient.scala:109) 
    at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511) 
    at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266) 
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142) 
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617) 
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) 
Caused by: java.lang.RuntimeException: java.io.InvalidClassException: org.apache.spark.rpc.RpcEndpointRef; local class incompatible: stream classdesc serialVersionUID = -1223633663228316618, local class serialVersionUID = 18257903091306170 
    at java.io.ObjectStreamClass.initNonProxy(ObjectStreamClass.java:616) 
    at java.io.ObjectInputStream.readNonProxyDesc(ObjectInputStream.java:1630) 
    at java.io.ObjectInputStream.readClassDesc(ObjectInputStream.java:1521) 
    at java.io.ObjectInputStream.readNonProxyDesc(ObjectInputStream.java:1630) 
    at java.io.ObjectInputStream.readClassDesc(ObjectInputStream.java:1521) 
    at java.io.ObjectInputStream.readOrdinaryObject(ObjectInputStream.java:1781) 
    at java.io.ObjectInputStream.readObject0(ObjectInputStream.java:1353) 
    at java.io.ObjectInputStream.defaultReadFields(ObjectInputStream.java:2018) 
    at java.io.ObjectInputStream.readSerialData(ObjectInputStream.java:1942) 
    at java.io.ObjectInputStream.readOrdinaryObject(ObjectInputStream.java:1808) 
    at java.io.ObjectInputStream.readObject0(ObjectInputStream.java:1353) 
    at java.io.ObjectInputStream.readObject(ObjectInputStream.java:373) 
    at org.apache.spark.serializer.JavaDeserializationStream.readObject(JavaSerializer.scala:76) 
    at org.apache.spark.serializer.JavaSerializerInstance.deserialize(JavaSerializer.scala:109) 
    at org.apache.spark.rpc.netty.NettyRpcEnv$$anonfun$deserialize$1$$anonfun$apply$1.apply(NettyRpcEnv.scala:258) 
    at scala.util.DynamicVariable.withValue(DynamicVariable.scala:57) 
    at org.apache.spark.rpc.netty.NettyRpcEnv.deserialize(NettyRpcEnv.scala:310) 
    at org.apache.spark.rpc.netty.NettyRpcEnv$$anonfun$deserialize$1.apply(NettyRpcEnv.scala:257) 
    at scala.util.DynamicVariable.withValue(DynamicVariable.scala:57) 
    at org.apache.spark.rpc.netty.NettyRpcEnv.deserialize(NettyRpcEnv.scala:256) 
    at org.apache.spark.rpc.netty.NettyRpcHandler.internalReceive(NettyRpcEnv.scala:588) 
    at org.apache.spark.rpc.netty.NettyRpcHandler.receive(NettyRpcEnv.scala:570) 
    at org.apache.spark.network.server.TransportRequestHandler.processRpcRequest(TransportRequestHandler.java:149) 
    at org.apache.spark.network.server.TransportRequestHandler.handle(TransportRequestHandler.java:102) 
    at org.apache.spark.network.server.TransportChannelHandler.channelRead0(TransportChannelHandler.java:104) 
    at org.apache.spark.network.server.TransportChannelHandler.channelRead0(TransportChannelHandler.java:51) 
    at io.netty.channel.SimpleChannelInboundHandler.channelRead(SimpleChannelInboundHandler.java:105) 
    at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.invokeChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:308) 
    at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.fireChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:294) 
    at io.netty.handler.timeout.IdleStateHandler.channelRead(IdleStateHandler.java:266) 
    at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.invokeChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:308) 
    at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.fireChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:294) 
    at io.netty.handler.codec.MessageToMessageDecoder.channelRead(MessageToMessageDecoder.java:103) 
    at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.invokeChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:308) 
+0

'локальный класс несовместим:': вы используете две разные версии Spark на каждом конце. Используйте ту же версию. Это действительно ошибка Spark, но использование согласованной версии исправит ее. – EJP

+0

@EJP вы можете дать мне более подробную информацию? какую версию я должен использовать? на машине Spark: ./spark-shell, я могу видеть следующую информацию. Добро пожаловать в версию 1.6.2, используя версию Scala версии 2.10.5 (Java HotSpot (TM) VM, Java 1.8.0_101) – michelle

+0

Вы должны использовать последнюю версию версию вы можете получить в свои руки. – EJP

ответ

2

Эта проблема вызвана версии не совпадают. Я попытался установить hadoop и использовать spark-assembly-1.6.2-hadoop2.6.0.jar, теперь он отлично работает.

 Смежные вопросы

  • Нет связанных вопросов^_^