spark生成HFile bulkload到hbase 延伸二
各位大神，新问题来了。。
Caused by: java.lang.ClassCastException: cannot assign instance of scala.collection.immutable.List$SerializationProxy to field org.apache.spark.sql.execution.FilterExec.otherPreds of type scala.collection.Seq in instance of org.apache.spark.sql.execution.FilterExec
这个异常是在idea里 setMaster（“spark：//master：7077“） 模式下发生
我的业务是这样：从关系型数据库读出数据集，对数据集的某些指定的字段，它们的值为空的的整条记录过滤掉，过滤完的数据集进行拼接，格式为
<ImmutableWritable,KeyValue>, ImmutableWritable就是我指定的某几个字段拼接起来的rowkey，而KeyValue，Key是rowkey，Value：列族+列名+列值
这样生成文件 然后进行ImmutableWritable的排序 排完序再生成HFile 然后saveAsNewHadoopFile最后bulkload到hbase
第二个问题发生在我把代码打成jar包上传到集群上用spark on yarn的形式出现的异常
Caused by: java.io.IOException: Added a key not lexically larger than previous.
Current cell = 0|000024379500|10_000024379500|10_00118486_020160126083616/f:AGE/1520991994837/Put/vlen=2/seqid=0,
lastCell = 3|000529786000|10_000529786000|10_01988604_20161024151804/f:WARD_NAME/1520991994837/Put/vlen=3/seqid=0
上面两种情况在local模式下不会出现问题成功跑完流程 HFile载入HBase
感觉都是环境的问题
第二个
Added a key not lexically larger than previous.
是因为hfile没有排序造成的。我们平常put的时候会自动排序。
langke93 发表于 2018-3-14 11:44
感觉都是环境的问题
第二个
Added a key not lexically larger than previous.
问题是不知道环境问题出在哪。。。put有写过，但是感觉速度慢啊。。如果排序有问题，为啥在local模式的没出现该异常。
langke93 发表于 2018-3-14 11:44
感觉都是环境的问题
第二个
Added a key not lexically larger than previous.
有没有可能scala版本跟spark版本冲突。。
remarkzhao 发表于 2018-3-14 11:54
有没有可能scala版本跟spark版本冲突。。
应该不会的。不过最好本地，与集群环境保持一致
langke93 发表于 2018-3-14 12:05
应该不会的。不过最好本地，与集群环境保持一致
恩。这个没有不一样。愁人一下子不知道问题出在哪。本地没问题 集群有问题 照理说是环境问题。但是不知道怎么排查，出现的那个排序还是业务上的，而不是能直接让人感觉是环境哪里出错
remarkzhao 发表于 2018-3-14 12:09
恩。这个没有不一样。愁人一下子不知道问题出在哪。本地没问题 集群有问题 照理说是环境问题。但是不知 ...
应该不是太难。只要比较他们之间的区别就可以了。local模式，使用的数据，是否和其它模式数据是一样的。
local模式使用的各个版本，是否和集群一致。
nextuser 发表于 2018-3-14 13:45
应该不是太难。只要比较他们之间的区别就可以了。local模式，使用的数据，是否和其它模式数据是一样的。
...
数据一致，版本一致。
remarkzhao 发表于 2018-3-14 13:46
数据一致，版本一致。
那就是配置入手。比如内存等。使用yarn-client还是yarn-cluster。这里面也有区别
nextuser 发表于 2018-3-14 14:02
那就是配置入手。比如内存等。使用yarn-client还是yarn-cluster。这里面也有区别
问题就不明白了。。。为什么配置不对会出现业务逻辑上的错误。
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