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### 问题分析 `java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/fs/FSDataInputStream` 是一种常见的 Java 运行时错误,通常表示 JVM 在运行期间无法找到指定类 `org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream`。此问题可能由以下几个原因引起: 1. **缺少依赖项**:Hadoop 的 JAR 文件未被加载到 Spark 的 CLASSPATH 中。 2. **环境变量配置不正确**:SPARK_DIST_CLASSPATH 或其他相关环境变量未设置或设置不当。 3. **命令调用方式错误**:如果环境中存在多个版本的 Spark,则需要明确区分不同版本的命令。 --- ### 解决方案 #### 方法一:调整 SPARK_DIST_CLASSPATH 环境变量 确保 Hadoop 的 JAR 文件已包含在 Spark 的 CLASSPATH 中。可以通过修改 `conf/spark-env.sh` 文件来实现这一点。具体操作如下: ```bash export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(hadoop classpath) ``` 这一步会动态获取当前 Hadoop 安装路径下的所有必要 JAR 文件并将其加入 Spark 的 CLASSPATH[^4]。 #### 方法二:确认 Spark 命令版本一致性 由于您的环境中同时存在 Spark 1.6 和 Spark 2.x 版本,在删除旧版 Spark 后需特别注意命令前缀的一致性。对于 Cloudera 提供的 Spark 2.x,默认命令应以 `spark2-*` 开头,例如 `spark2-submit` 而不是普通的 `spark-submit`[^5]。 因此,请尝试替换原有命令为以下形式: ```bash spark2-submit --class "SimpleApp" /home/spark/mycode/wordcount/target/scala-2.11/simple-project_2.11-1.0.jar ``` #### 方法三:验证 Hadoop 配置文件位置 Cloudera Manager 已经预设好大部分配置文件的位置,但如果手动安装了 Spark parcel,则仍需检查是否存在冲突。可以临时打印出当前 CLASSPATH 来排查是否有缺失的 Hadoop 组件: ```bash echo $SPARK_DIST_CLASSPATH ``` 正常情况下,输出应该包含类似 `/usr/lib/hadoop/*` 的目录结构。如果没有发现相关内容,则表明环境变量尚未生效。 #### 方法四:重新打包应用程序 如果您正在使用 Maven 构建项目,建议显式声明所需的 Hadoop 依赖关系。例如,在 `pom.xml` 中添加以下片段: ```xml <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-common</artifactId> <version>2.6.0-cdh5.16.0</version> </dependency> ``` 请注意,这里使用的版本号应当匹配实际部署的 CDH 平台版本[^3]。 #### 方法五:调试日志定位根本原因 启用详细的调试模式可以帮助进一步诊断问题所在。通过增加参数 `-verbose:class` 可查看哪些类成功加载以及失败的具体情况: ```bash spark2-submit --driver-java-options "-verbose:class" ... ``` --- ### 总结 综合以上方法可知,该问题是因 Spark 未能正确识别 Hadoop 类库所引发的。推荐优先按照以下顺序解决问题: 1. 设置正确的 SPARK_DIST_CLASSPATH; 2. 使用与集群一致的 `spark2-*` 命令集; 3. 如果仍然存在问题,则考虑重新编译应用或将所需依赖嵌入最终产物中。 --- ### 示例代码 以下是基于 Scala 编写的简单 WordCount 实现样例程序,便于测试修复效果: ```scala object SimpleApp { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new org.apache.spark.SparkConf().setAppName("Word Count Example").setMaster("local[*]") val sc = new org.apache.spark.SparkContext(conf) val textFile = sc.textFile("/input/sample.txt") val counts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")) .map(word => (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) counts.saveAsTextFile("/output/results") sc.stop() } } ``` --- ###
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