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当在 Eclipse 中组装所有可能的 Hadoop 和 Hive jar 作为依赖项包含在 Eclipse 项目中时,我的 MapReduce 作业运行正常。 (这些是单节点、本地 Hadoop 安装附带的 jar)。
然而,当尝试运行使用 Maven 项目(见下文)组装的相同程序时,我得到:
Exception in thread "main" java.lang.IncompatibleClassChangeError: Found interface org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext, but class was expected
使用以下 Maven 项目组装程序时会发生此异常:
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>com.bigdata.hadoop</groupId>
<artifactId>FieldCounts</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<packaging>jar</packaging>
<name>FieldCounts</name>
<url>http://maven.apache.org</url>
<properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>3.8.1</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
<version>2.2.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-common</artifactId>
<version>2.2.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-mapreduce-client-jobclient</artifactId>
<version>2.2.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hive.hcatalog</groupId>
<artifactId>hcatalog-core</artifactId>
<version>0.12.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>16.0.1</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<version>2.3.2</version>
<configuration>
<source>${jdk.version}</source>
<target>${jdk.version}</target>
</configuration>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
<executions>
<execution>
<goals>
<goal>attached</goal>
</goals>
<phase>package</phase>
<configuration>
<descriptorRefs>
<descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
</descriptorRefs>
<archive>
<manifest>
<mainClass>com.bigdata.hadoop.FieldCounts</mainClass>
</manifest>
</archive>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>
* 请告知在哪里以及如何找到兼容的 Hadoop jar ? *
[update_1]我正在运行 Hadoop 2.2.0.2.0.6.0-101
正如我在这里找到的:https://github.com/kevinweil/elephant-bird/issues/247
Hadoop 1.0.3:JobContext 是一个类
Hadoop 2.0.0:JobContext 是一个接口(interface)
在我的 pom.xml 中,我有三个版本为 2.2.0 的 jar
hadoop-hdfs 2.2.0
hadoop-common 2.2.0
hadoop-mapreduce-client-jobclient 2.2.0
hcatalog-core 0.12.0
唯一的异常(exception)是 hcatalog-core
,它的版本是 0.12.0,我找不到这个 jar 的任何更新版本,我需要它!
我如何找到这 4 个 jar 中的哪个生成 java.lang.IncompatibleClassChangeError: Found interface org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext, but class was expected
?
请给我一个解决办法。 (我看到的唯一解决方案是从源代码编译所有内容!)
[/update_1]
我的 MarReduce 作业的全文:
package com.bigdata.hadoop;
import java.io.IOException;
import java.util.*;
import org.apache.hadoop.conf.*;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
import org.apache.hadoop.util.*;
import org.apache.hcatalog.mapreduce.*;
import org.apache.hcatalog.data.*;
import org.apache.hcatalog.data.schema.*;
import org.apache.log4j.Logger;
public class FieldCounts extends Configured implements Tool {
public static class Map extends Mapper<WritableComparable, HCatRecord, TableFieldValueKey, IntWritable> {
static Logger logger = Logger.getLogger("com.foo.Bar");
static boolean firstMapRun = true;
static List<String> fieldNameList = new LinkedList<String>();
/**
* Return a list of field names not containing `id` field name
* @param schema
* @return
*/
static List<String> getFieldNames(HCatSchema schema) {
// Filter out `id` name just once
if (firstMapRun) {
firstMapRun = false;
List<String> fieldNames = schema.getFieldNames();
for (String fieldName : fieldNames) {
if (!fieldName.equals("id")) {
fieldNameList.add(fieldName);
}
}
} // if (firstMapRun)
return fieldNameList;
}
@Override
protected void map( WritableComparable key,
HCatRecord hcatRecord,
//org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper
//<WritableComparable, HCatRecord, Text, IntWritable>.Context context)
Context context)
throws IOException, InterruptedException {
HCatSchema schema = HCatBaseInputFormat.getTableSchema(context.getConfiguration());
//String schemaTypeStr = schema.getSchemaAsTypeString();
//logger.info("******** schemaTypeStr ********** : "+schemaTypeStr);
//List<String> fieldNames = schema.getFieldNames();
List<String> fieldNames = getFieldNames(schema);
for (String fieldName : fieldNames) {
Object value = hcatRecord.get(fieldName, schema);
String fieldValue = null;
if (null == value) {
fieldValue = "<NULL>";
} else {
fieldValue = value.toString();
}
//String fieldNameValue = fieldName+"."+fieldValue;
//context.write(new Text(fieldNameValue), new IntWritable(1));
TableFieldValueKey fieldKey = new TableFieldValueKey();
fieldKey.fieldName = fieldName;
fieldKey.fieldValue = fieldValue;
context.write(fieldKey, new IntWritable(1));
}
}
}
public static class Reduce extends Reducer<TableFieldValueKey, IntWritable,
WritableComparable, HCatRecord> {
protected void reduce( TableFieldValueKey key,
java.lang.Iterable<IntWritable> values,
Context context)
//org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer<Text, IntWritable,
//WritableComparable, HCatRecord>.Context context)
throws IOException, InterruptedException {
Iterator<IntWritable> iter = values.iterator();
int sum = 0;
// Sum up occurrences of the given key
while (iter.hasNext()) {
IntWritable iw = iter.next();
sum = sum + iw.get();
}
HCatRecord record = new DefaultHCatRecord(3);
record.set(0, key.fieldName);
record.set(1, key.fieldValue);
record.set(2, sum);
context.write(null, record);
}
}
public int run(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = getConf();
args = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
// To fix Hadoop "META-INFO" (http://stackoverflow.com/questions/17265002/hadoop-no-filesystem-for-scheme-file)
conf.set("fs.hdfs.impl",
org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem.class.getName());
conf.set("fs.file.impl",
org.apache.hadoop.fs.LocalFileSystem.class.getName());
// Get the input and output table names as arguments
String inputTableName = args[0];
String outputTableName = args[1];
// Assume the default database
String dbName = null;
Job job = new Job(conf, "FieldCounts");
HCatInputFormat.setInput(job,
InputJobInfo.create(dbName, inputTableName, null));
job.setJarByClass(FieldCounts.class);
job.setMapperClass(Map.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
// An HCatalog record as input
job.setInputFormatClass(HCatInputFormat.class);
// Mapper emits TableFieldValueKey as key and an integer as value
job.setMapOutputKeyClass(TableFieldValueKey.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
// Ignore the key for the reducer output; emitting an HCatalog record as
// value
job.setOutputKeyClass(WritableComparable.class);
job.setOutputValueClass(DefaultHCatRecord.class);
job.setOutputFormatClass(HCatOutputFormat.class);
HCatOutputFormat.setOutput(job,
OutputJobInfo.create(dbName, outputTableName, null));
HCatSchema s = HCatOutputFormat.getTableSchema(job);
System.err.println("INFO: output schema explicitly set for writing:"
+ s);
HCatOutputFormat.setSchema(job, s);
return (job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
String classpath = System.getProperty("java.class.path");
//System.out.println("*** CLASSPATH: "+classpath);
int exitCode = ToolRunner.run(new FieldCounts(), args);
System.exit(exitCode);
}
}
复杂键的类:
package com.bigdata.hadoop;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import com.google.common.collect.ComparisonChain;
public class TableFieldValueKey implements WritableComparable<TableFieldValueKey> {
public String fieldName;
public String fieldValue;
public TableFieldValueKey() {} //must have a default constructor
//
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
fieldName = in.readUTF();
fieldValue = in.readUTF();
}
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeUTF(fieldName);
out.writeUTF(fieldValue);
}
public int compareTo(TableFieldValueKey o) {
return ComparisonChain.start().compare(fieldName, o.fieldName)
.compare(fieldValue, o.fieldValue).result();
}
}
最佳答案
Hadoop 从 Hadoop 1.0
到 Hadoop 2.0
经历了一次巨大的代码重构。一个副作用是针对 Hadoop 1.0 编译的代码与 Hadoop 2.0 不兼容,反之亦然。但是源代码大部分是兼容的,因此只需要用目标重新编译代码Hadoop 分布。
异常“Found interface X, but class was expected
”在运行时很常见在 Hadoop 2.0 上为 Hadoop 1.0 编译的代码,反之亦然。
您可以找到集群中使用的正确 hadoop 版本,然后在 pom.xml 文件中指定该 hadoop 版本使用集群中使用的相同版本的 hadoop 构建您的项目并部署它。
关于java - Hadoop:java.lang.IncompatibleClassChangeError:找到接口(interface) org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext,但类是预期的,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/22630323/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!