java.io.IOException：没有用于scheme的FileSystem：maprfs。将maprfs jar添加到bash_profile不起作用

Question

通过spark-shell运行以下命令时出现以下错误。我还在我的bash_profile中添加了maprfs jar，如下所示。我尝试了类似帖子中的大多数解决方案，但无法修复此问题。

scala> val input = sc.textFile("maprfs:///user/uber/list/brand.txt")
input: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = maprfs:///user/uber/list/brand.txt MapPartitionsRDD[1] at textFile at <console>:24

scala> input.count()
java.io.IOException: No FileSystem for scheme: maprfs
  at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.getFileSystemClass(FileSystem.java:2660)
  at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.createFileSystem(FileSystem.java:2667)
  at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.access$200(FileSystem.java:94)
  at org.apache.hadoop.fs.FileSystem$Cache.getInternal(FileSystem.java:2703)
  at org.apache.hadoop.fs.FileSystem$Cache.get(FileSystem.java:2685)
  at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(FileSystem.java:373)
  at org.apache.hadoop.fs.Path.getFileSystem(Path.java:295)
  at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.singleThreadedListStatus(FileInputFormat.java:258)
  at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.listStatus(FileInputFormat.java:229)
  at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.getSplits(FileInputFormat.java:315)
  at org.apache.spark.rdd.HadoopRDD.getPartitions(HadoopRDD.scala:204)
  at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:253)
  at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:251)
  at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)
  at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:251)
  at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.getPartitions(MapPartitionsRDD.scala:49)
  at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:253)
  at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:251)
  at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)
  at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:251)
  at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:2126)
  at org.apache.spark.rdd.RDD.count(RDD.scala:1168)
  ... 49 elided

在.bash_profile：

export MAPR_HOME = / opt / mapr / hadoop / hadoop-2.7.0 / share / hadoop / common / lib / maprfs-5.1.0-mapr.jar export PATH = $ MAPR_HOME：$ PATH

Answer 1

如果你看一下Spark架构，你会发现你有驱动程序和执行程序。当您设置像您一样的环境时，它将影响您的驱动程序，而不是执行程序。

看看at this question。这应该对你有帮助。

Answer 2

这看起来像是在使用类路径中没有各种MapR jar的Spark版本。由于您未提供有关您正在使用的软件版本的任何信息，因此很难说清楚。

您是否尝试过使用MapR提供的版本？