Spark 读取 Avro 文件

Spark reading Avro file

我正在使用 com.databricks.spark.avro。当我从 spark-shell 运行 像这样:spark-shell --jar spark-avro_2.11-4.0.0.jar 时,我可以通过这样做来读取文件:

import org.apache.spark.sql.SQLContext
val sqlContext = new SQLContext(sc)
val avroInput = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.avro").load(inputPath)
avroInput.write.format("com.databricks.spark.avro").save(outputPath)

但是如果我尝试使用 sbt clean run 从我的项目中做同样的事情,我会得到:

java.lang.ClassNotFoundException: Failed to find data source: org.apache.spark.sql.avro.AvroFileFormat. Please find packages at http://spark.apache.org/third-party-projects.html
[info]   at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource$.lookupDataSource(DataSource.scala:657)
[info]   at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:194)
[info]   at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:178)
[info]   at com.databricks.spark.avro.package$AvroDataFrameReader$$anonfun$avro.apply(package.scala:34)

"com.databricks" %% "spark-avro" % "4.0.0" 列在我的依赖项中,它在我的外部库中。我还缺少其他依赖项吗?

查看 https://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources-avro.html#deploying 以了解如何通过 spark-submit 命令将 Avro jar 与您的应用程序 jar 一起部署。具体来说,您需要使用 --packages 选项。这也适用于 spark-shell.

事实证明我不必使用数据块 jar。我将 apache spark avro 添加到我的依赖项中:

"org.apache.spark"             %% "spark-avro"           % "2.4.0"

而且我能够将我的 avro 文件读入 DataFrame:

val avroInput = sparkSession.read
  .format("avro")
  .load("/pathtoFile/avroFile.avro")

以下是在 Spark 中使用 Avro 时需要的依赖项。根据您的需要,使用以下其中一项。

Maven 依赖项。

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-avro_2.11</artifactId>
    <version>2.4.0</version>
</dependency>

火花提交

在使用spark-submit时,直接使用--packages提供spark-avro_2.12及其依赖,例如,

./bin/spark-submit --packages org.apache.spark:spark-avro_2.12:2.4.4

spark-shell

在使用spark-shell的同时,也可以使用--packages直接添加spark-avro_2.12及其依赖,

./bin/spark-shell --packages org.apache.spark:spark-avro_2.12:2.4.4

根据您使用的版本更改spark-avro版本。

参考Using Avro Data Files From Spark SQL 2.4.x and later 快乐学习!!