当前位置: 首页 > 面试题库 >

找不到SparkSQL错误表

彭朝
2023-03-14
问题内容

我将RDD [myClass]转换为数据框,然后将其注册为SQL表

my_rdd.toDF().registerTempTable("my_rdd")

该表是可调用的,可以用以下命令演示

%sql

SELECT * from my_rdd limit 5

但是下一步给出了错误,说表未找到:my_rdd

val my_df = sqlContext.sql("SELECT * from my_rdd limit 5")

Spark的新手。 不明白为什么会这样。有人可以帮我吗?

java.lang.RuntimeException: Table Not Found: my_rdd
    at scala.sys.package$.error(package.scala:27)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.SimpleCatalog$$anonfun$1.apply(Catalog.scala:111)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.SimpleCatalog$$anonfun$1.apply(Catalog.scala:111)
    at scala.collection.MapLike$class.getOrElse(MapLike.scala:128)
    at scala.collection.AbstractMap.getOrElse(Map.scala:58)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.SimpleCatalog.lookupRelation(Catalog.scala:111)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.Analyzer$ResolveRelations$.getTable(Analyzer.scala:175)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.Analyzer$ResolveRelations$$anonfun$apply$6.applyOrElse(Analyzer.scala:187)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.Analyzer$ResolveRelations$$anonfun$apply$6.applyOrElse(Analyzer.scala:182)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun$3.apply(TreeNode.scala:187)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun$3.apply(TreeNode.scala:187)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.CurrentOrigin$.withOrigin(TreeNode.scala:50)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.transformDown(TreeNode.scala:186)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun$4.apply(TreeNode.scala:207)
    at scala.collection.Iterator$$anon$11.next(Iterator.scala:328)
    at scala.collection.Iterator$class.foreach(Iterator.scala:727)
    at scala.collection.AbstractIterator.foreach(Iterator.scala:1157)
    at scala.collection.generic.Growable$class.$plus$plus$eq(Growable.scala:48)
    at scala.collection.mutable.ArrayBuffer.$plus$plus$eq(ArrayBuffer.scala:103)
    at scala.collection.mutable.ArrayBuffer.$plus$plus$eq(ArrayBuffer.scala:47)
    at scala.collection.TraversableOnce$class.to(TraversableOnce.scala:273)
    at scala.collection.AbstractIterator.to(Iterator.scala:1157)
    at scala.collection.TraversableOnce$class.toBuffer(TraversableOnce.scala:265)
    at scala.collection.AbstractIterator.toBuffer(Iterator.scala:1157)
    at scala.collection.TraversableOnce$class.toArray(TraversableOnce.scala:252)
    at scala.collection.AbstractIterator.toArray(Iterator.scala:1157)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.transformChildrenDown(TreeNode.scala:236)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.transformDown(TreeNode.scala:192)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun$4.apply(TreeNode.scala:207)
    at scala.collection.Iterator$$anon$11.next(Iterator.scala:328)
    at scala.collection.Iterator$class.foreach(Iterator.scala:727)
    at scala.collection.AbstractIterator.foreach(Iterator.scala:1157)
    at scala.collection.generic.Growable$class.$plus$plus$eq(Growable.scala:48)
    at scala.collection.mutable.ArrayBuffer.$plus$plus$eq(ArrayBuffer.scala:103)
    at scala.collection.mutable.ArrayBuffer.$plus$plus$eq(ArrayBuffer.scala:47)
    at scala.collection.TraversableOnce$class.to(TraversableOnce.scala:273)
    at scala.collection.AbstractIterator.to(Iterator.scala:1157)
    at scala.collection.TraversableOnce$class.toBuffer(TraversableOnce.scala:265)
    at scala.collection.AbstractIterator.toBuffer(Iterator.scala:1157)
    at scala.collection.TraversableOnce$class.toArray(TraversableOnce.scala:252)
    at scala.collection.AbstractIterator.toArray(Iterator.scala:1157)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.transformChildrenDown(TreeNode.scala:236)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.transformDown(TreeNode.scala:192)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.transform(TreeNode.scala:177)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.Analyzer$ResolveRelations$.apply(Analyzer.scala:182)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.Analyzer$ResolveRelations$.apply(Analyzer.scala:172)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.rules.RuleExecutor$$anonfun$apply$1$$anonfun$apply$2.apply(RuleExecutor.scala:61)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.rules.RuleExecutor$$anonfun$apply$1$$anonfun$apply$2.apply(RuleExecutor.scala:59)
    at scala.collection.LinearSeqOptimized$class.foldLeft(LinearSeqOptimized.scala:111)
    at scala.collection.immutable.List.foldLeft(List.scala:84)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.rules.RuleExecutor$$anonfun$apply$1.apply(RuleExecutor.scala:59)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.rules.RuleExecutor$$anonfun$apply$1.apply(RuleExecutor.scala:51)
    at scala.collection.immutable.List.foreach(List.scala:318)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.rules.RuleExecutor.apply(RuleExecutor.scala:51)
    at org.apache.spark.sql.SQLContext$QueryExecution.analyzed$lzycompute(SQLContext.scala:1071)
    at org.apache.spark.sql.SQLContext$QueryExecution.analyzed(SQLContext.scala:1071)
    at org.apache.spark.sql.SQLContext$QueryExecution.assertAnalyzed(SQLContext.scala:1069)
    at org.apache.spark.sql.DataFrame.<init>(DataFrame.scala:133)
    at org.apache.spark.sql.DataFrame$.apply(DataFrame.scala:51)
    at org.apache.spark.sql.SQLContext.sql(SQLContext.scala:915)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:68)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:73)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:75)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:77)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:79)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:81)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:83)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:85)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:87)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:89)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:91)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:93)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:95)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:97)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:99)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:101)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:103)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:105)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:107)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:109)
    at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:111)
    at $iwC$$iwC$$iwC.<init>(<console>:113)
    at $iwC$$iwC.<init>(<console>:115)
    at $iwC.<init>(<console>:117)
    at <init>(<console>:119)
    at .<init>(<console>:123)
    at .<clinit>(<console>)
    at .<init>(<console>:7)
    at .<clinit>(<console>)
    at $print(<console>)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
    at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
    at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:483)
    at org.apache.spark.repl.SparkIMain$ReadEvalPrint.call(SparkIMain.scala:1065)
    at org.apache.spark.repl.SparkIMain$Request.loadAndRun(SparkIMain.scala:1338)
    at org.apache.spark.repl.SparkIMain.loadAndRunReq$1(SparkIMain.scala:840)
    at org.apache.spark.repl.SparkIMain.interpret(SparkIMain.scala:871)
    at org.apache.spark.repl.SparkIMain.interpret(SparkIMain.scala:819)
    at org.apache.zeppelin.spark.SparkInterpreter.interpretInput(SparkInterpreter.java:556)
    at org.apache.zeppelin.spark.SparkInterpreter.interpret(SparkInterpreter.java:532)
    at org.apache.zeppelin.spark.SparkInterpreter.interpret(SparkInterpreter.java:525)
    at org.apache.zeppelin.interpreter.ClassloaderInterpreter.interpret(ClassloaderInterpreter.java:57)
    at org.apache.zeppelin.interpreter.LazyOpenInterpreter.interpret(LazyOpenInterpreter.java:93)
    at org.apache.zeppelin.interpreter.remote.RemoteInterpreterServer$InterpretJob.jobRun(RemoteInterpreterServer.java:264)
    at org.apache.zeppelin.scheduler.Job.run(Job.java:170)
    at org.apache.zeppelin.scheduler.FIFOScheduler$1.run(FIFOScheduler.java:118)
    at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511)
    at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266)
    at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutureTask.access$201(ScheduledThreadPoolExecutor.java:180)
    at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutureTask.run(ScheduledThreadPoolExecutor.java:293)
    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)

问题答案:

确保从相同的SQLContext导入hidden._。临时表在一个特定的SQLContext中保留在内存中。

val sqlContext = new SQLContext(sc)
import sqlContext.implicits._
my_rdd.toDF().registerTempTable("my_rdd")

val my_df = sqlContext.sql("SELECT * from my_rdd LIMIT 5")
my_df.collect().foreach(println)


 类似资料:
  • 我将RDD[myClass]转换为dataframe,然后将其注册为SQL表 此表是可调用的,可以使用以下命令演示 对Spark来说是个新手。不明白为什么会这样。有谁能帮我摆脱这一切吗?

  • 我不能安装任何需要的包。错误消息如下所示 我还尝试了包,得到了完全相同的结果。 路径: Make:GNU Make 3.81安装在中(来自官方的Debian包) 分册:Debian 6.0.8 ARCH:AMD64 构建-基本包:已安装 节点:从源手工构建 安装非GYP软件包:正常工作

  • 问题内容: 我有一个由Eclipse生成的.jar,我无法在其他计算机(与Windows XP)上运行。出现“找不到主类。程序将退出”消息。那台计算机可以在Netbeans生成的另一个.jar上正常运行,所以我想JRE并不是问题。我更新了JRE,但没有改变。问题是什么? 更新:我忘了提,我做了一个可运行的jar文件。在另外两台计算机上,它可以正常工作(win 7和XP),但在特定计算机上则不能。

  • 问题内容: 所有, 我的类路径已设置为以下文件夹: 我所有的Java文件和类文件都在中列出的文件夹下。 但是在运行in 文件夹时出现以下错误: 谁能帮我理解这里的原因? 问题答案: 您在包装内。您应该坐在包根目录中。上一个文件夹。 然后使用重新执行它。 就是说,您不应该使用环境变量。您的当前也是无效的。未加引号的路径名中有空格。另外,该文件夹不应放在类路径中。只需使用like这样的参数(坐在包根文

  • 问题内容: 我试图安装Python软件包: 但是我收到了一个神秘的错误消息: 如果我尝试手动安装软件包,也会发生相同的情况: 问题答案: 对于Windows安装: 在运行进行软件包安装时,Python 2.7搜索已安装的Visual Studio2008。你可以通过在调用之前在环境变量中设置正确的路径来欺骗Python使用更新的。 根据安装的Visual Studio版本执行以下命令: Visua

  • 这里有一个类似的答案:如何在Java中将函数作为参数传递? 但提供的正确答案不起作用。我有一门课: 在函数内部我试图将传递到,但我得到的错误是: 找不到符号 符号:类Callable 我不知道为什么。 另外,我尝试使用返回类型字符串作为xMethod,您能传递一个返回类型不同的函数吗?