kylo平台提交spark任务

Question

kylo提交spark任务，出现jackson无法转换错误.kylo0.9.1.2，spark是cdh的2.4.7

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

当你在Kylo平台上提交Spark任务时遇到Jackson无法转换的错误，这通常意味着在数据序列化或反序列化过程中出现了问题。这个问题可能与Kylo和Spark的版本有关，特别是涉及到数据的结构和序列化的格式。以下是一些可能的解决方案和建议：

解决方案和建议：

1. 版本兼容性检查: 确保你使用的Kylo版本（0.9.1.2）和Spark版本（CDH 2.4.7中的Spark版本）是兼容的。有时候，不同版本之间可能存在细微的差异或不兼容性，这可能导致序列化问题。
2. 检查Jackson库版本: 检查Kylo和Spark中使用的Jackson库的版本是否一致或兼容。Jackson库的版本冲突也可能导致此问题。你可能需要在项目依赖中同步这些库的版本。
3. 错误日志分析: 查看详细的错误日志，找出具体的错误信息和堆栈跟踪。这可以帮助你更准确地定位问题所在。查找与Jackson相关的具体错误信息或异常。
4. 检查任务数据: 确保提交到Kylo平台的Spark任务的数据结构正确且符合预期的格式。任何数据结构的变化都可能导致序列化问题。
5. 配置调整: 检查Kylo和Spark的配置设置，确保与Jackson相关的配置是正确的。有时候，配置不当也可能导致序列化问题。
6. 升级软件版本: 如果可能的话，考虑升级Kylo和Spark到更新的版本，看看问题是否得到解决。有时候，软件的新版本会修复已知的兼容性问题或bug。
7. 社区支持: 如果以上方法都无法解决问题，你可以考虑在Kylo的官方社区或相关的技术论坛上寻求帮助。社区中的其他用户或开发者可能已经遇到类似的问题并找到了解决方案。
8. 自定义解决方案: 如果问题依然存在，你可能需要编写自定义的序列化器或使用其他方法来处理数据序列化的问题。这可能涉及到一些高级编程技巧和对系统架构的深入理解。

总结：

解决Kylo提交Spark任务时出现的Jackson无法转换的错误可能需要一些时间和耐心。你需要仔细检查软件的版本兼容性、配置设置、数据结构和日志信息来找到问题的根源并采取适当的解决方案。同时，充分利用社区支持和文档资源也能帮助你更快地解决问题。