spark,scala报错

Question

这是什么原因，是版本的问题吗？scala SDK版本是2.13.11

Answer 1

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问题： 为什么会出现 "value reduceByKey is not a member of org.apache.spark.rdd.RDD" 的报错信息？是否是因为 scala SDK 版本是 2.13.11？ 回答： 出现 "value reduceByKey is not a member of org.apache.spark.rdd.RDD" 的报错信息，是因为 RDD 类型没有定义 reduceByKey 方法。这通常是因为 spark-core 依赖库版本不匹配导致的。可能存在的原因如下：

1. spark-core 版本过低，reduceByKey 方法未被引入；
2. spark-core 版本过高，reduceByKey 方法已被弃用或移除；
3. 该方法需要其他的依赖库支持，但是缺少了必要的依赖库。 至于是否是因为 scala SDK 版本是 2.13.11 所导致的，需要根据具体情况而定。一般来说，spark-core 依赖库对 scala SDK 版本并没有特别严格的要求。 以下是一些案例，供参考：
4. 当前项目使用的 spark-core 版本是 2.4.3，需要进行如下导入才能使用 reduceByKey 方法： import org.apache.spark.rdd.RDD.rddToPairRDDFunctions val data: RDD[(String, Int)] = ??? val reducedData = data.reduceByKey(_ + _)
5. 如果使用的是 spark-core 3.0.0，需要使用 groupByKey 方法替代 reduceByKey 方法： import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder().appName("test").master("local[*]").getOrCreate() val data = spark.range(10).rdd.map(x => (x%2, x*10)) val reducedData = data.groupByKey().mapValues(x => x.reduceLeft(_ + )) // 或者使用 reduce 方法 // val reducedData = data.groupByKey().mapValues(.reduce(_ + _))
6. 如果仍然出现类似的报错信息，可以尝试查看是否缺少了其他依赖库。例如，使用 reduceByKey 方法需要引入 spark-core 和 spark-streaming 的依赖库： libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-core_2.11" % "2.4.3" libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-streaming_2.11" % "2.4.3"