Spark CSV IOException Mkdirs 无法创建文件

Spark CSV IOException Mkdirs failed to create file

TL;DR

Spark 1.6.1 无法在没有 HDFS 的独立集群上使用 Spark CSV 1.4 写入 CSV 文件,IOException Mkdirs 无法创建文件

更多详情:

我正在使用本地文件系统在独立集群上开发 Spark 1.6.1 应用程序 运行(我 运行 所在的机器甚至没有 HDFS ) 与斯卡拉。我有这个数据框,我正在尝试使用 HiveContext 将其另存为 CSV 文件。

这就是我运行:

exportData.write
      .mode(SaveMode.Overwrite)
      .format("com.databricks.spark.csv")
      .option("delimiter", ",")
      .save("/some/path/here") // no hdfs:/ or file:/ prefix in the path

我使用的 Spark CSV 是 1.4。 当 运行 此代码时,我得到以下异常:

WARN  TaskSetManager:70 - Lost task 4.3 in stage 10.0: java.io.IOException: Mkdirs failed to create file: /some/path/here/_temporary/0

完整的堆栈跟踪是:

at org.apache.hadoop.fs.ChecksumFileSystem.create(ChecksumFileSystem.java:442)
        at org.apache.hadoop.fs.ChecksumFileSystem.create(ChecksumFileSystem.java:428)
        at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.create(FileSystem.java:908)
        at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.create(FileSystem.java:801)
        at org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat.getRecordWriter(TextOutputFormat.java:123)
        at org.apache.spark.SparkHadoopWriter.open(SparkHadoopWriter.scala:91)
        at org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions$$anonfun$saveAsHadoopDataset$$anonfun.apply(PairRDDFunctions.scala:1193)
        at org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions$$anonfun$saveAsHadoopDataset$$anonfun.apply(PairRDDFunctions.scala:1185)
        at org.apache.spark.scheduler.ResultTask.runTask(ResultTask.scala:66)
        at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:89)
        at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:214)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617)
        at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

确实创建了输出目录,但它是空的。

我尝试 运行 它使用 spark shell,我所做的是创建一个虚拟数据框,然后使用完全相同的代码保存它(也保存到相同的路径)。成功了。

我检查了我正在写入的文件夹的权限并将其更改为 777 但基本上当 运行 Spark 作业

时它仍然不起作用

谷歌搜索建议:

有没有人知道问题到底是什么?以及如何克服它?

提前致谢

好的,我找到了问题,希望这对其他人有帮助

显然我 运行 所在的机器上安装了 hadoop。当我 运行 hadoop version 它输出: Hadoop 2.6.0-cdh5.7.1 这与我的 Spark 版本冲突

此外,我不太确定它是否相关,但我是 运行 来自 root 而不是 Spark 用户的 spark,这可能导致了一些权限问题

将 hadoop 版本与我们的 spark 匹配后(在我们的例子中,我们将 Spark 匹配为 cloudera 的 Spark)和 运行 作为 Spark 用户的代码,此故障停止发生