引用chatgpt内容作答:
从你提供的代码和报错信息来看,这个问题很可能与 LZO 压缩库的加载和配置有关。以下是一些可能的修改,帮助你解决问题:
1、添加 LZO 依赖: 首先,确保你的项目中已经添加了 LZO 的依赖库。在 Maven 项目中,可以在 pom.xml 中添加类似下面的依赖:
<dependency>
<groupId>com.hadoop.gplcompression</groupId>
<artifactId>hadoop-lzo</artifactId>
<version>0.4.21</version>
</dependency>
请注意,版本号可能需要根据你的需求进行适当修改。
2、配置加载 LZO 库: 在你的 Spark 代码中,添加加载 LZO 压缩库的配置。在创建 SparkSession 之前,通过设置 spark.executor.extraLibraryPath 和 spark.driver.extraLibraryPath 来指定 LZO 库的路径。例如:
.config("spark.executor.extraLibraryPath", "/path/to/lzo/libs")
.config("spark.driver.extraLibraryPath", "/path/to/lzo/libs")
将 /path/to/lzo/libs 替换为 LZO 库所在的路径。
3、修改本地模式为集群模式: 将 Spark Session 的 master 参数设置为集群模式,以更好地模拟生产环境。例如,将 .master("local") 修改为 .master("yarn")。
4、配置 Hadoop 相关环境变量: 确保你的环境变量中包括了正确的 Hadoop 配置信息。特别是,确保 HADOOP_HOME 正确设置,并且 PATH 包含了 Hadoop 相关的可执行文件目录。
最终,你的代码可能会类似于以下示例:
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object HiveLZOExample {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark: SparkSession = SparkSession
.builder()
.master("yarn") // Switched to cluster mode
.enableHiveSupport()
.config("hive.metastore.uris", "thrift://XXX:9083")
.config("spark.executor.extraLibraryPath", "/path/to/lzo/libs")
.config("spark.driver.extraLibraryPath", "/path/to/lzo/libs")
.getOrCreate()
spark.sql(
"""
|select
|*
|from
|XXX.XXX
|""".stripMargin).show()
spark.close()
}
}
请根据你的实际情况,将代码中的路径、版本和配置进行适当的修改。