使用SBT正确构建IndexedRDD环境

本文主要是介绍使用SBT正确构建IndexedRDD环境，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

IndexedRDD由AMPLab的Ankur Dave提出，它是Immutability和Fine-Grained updates的精妙结合。IndexedRDD是一个基于RDD的Key-Value Store，扩展自RDD[(K, V)]，可以在IndexRDD上进行高效的查找、更新以及删除。由于其并没有合并到 Spark 的主项目分支，所以在使用时需要引入特别的对其的支持。

IndexedRDD的详细分析

这里主要是记录引进 IndexedRDD 之后项目出现的各种错误及解决过程，目前关于 IndexedRDD 的文章不多，百度出来的与搭环境有关系的也就十几篇左右，出现错误更是无解，所以特此记录一下填坑之路。

开始引入 IndexedRDD

参见 Github 的说明，在 build.sbt 中添加：

//这句很关键
resolvers += "Spark Packages Repo" at "http://dl.bintray.com/spark-packages/maven"
libraryDependencies += "amplab" % "spark-indexedrdd" % "0.3"

//顺带引入GraphX
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-graphx" % "2.2.0"

编译错误

注意：这里出现了一个天坑，总是编译(包含IndexedRDD时)出错的问题

历经解决过程：

解决措施一

明确 scala 和 spark 版本的对照关系，版本确定为：
scala-2.11.8
spark-core-2.1.0(graphx同2.1.0)

上述版本是 spark-rdd 代码库中 build.sbt 的版本，详见 Github-spark-indexedrdd

明确 spark-indexedrdd 版本
注意，maven源的版本只有 0.1 0.2 0.3 0.4.0 这四个，Github代码库中的实例程序推荐的是 0.3

但是编译时会出现如下错误：

Run:
18/05/22 01:29:47 WARN ClosureCleaner: Expected a closure; got edu.berkeley.cs.amplab.spark.indexedrdd.IndexedRDD$MultiputZipper
Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.spark.SparkContext.runJob

Sbt shell:
could not find implicit value for evidence parameter of type edu.berkeley.cs.amplab.spark.indexedrdd.KeySerializer[Long]

解决措施二

这时看到了源库的这个 Issue
于是将 spark-indexedrdd 改为 0.4.0 版本，注意是三位数字

然后继续编译仍然出同样的错(没效果)

解决措施三

这时，又看见了 这个问题 其错误跟咱们的不一样，但是格式太像了，然后看他的解决方案：

报错分析：这种异常的发生通常是因为程序需要一个隐式参数 (implicit parameter)，
方法的定义中有个 [R: TypeInformation] ，但程序并没有指定任何有关隐式参数的定义，编译代码无法创建 TypeInformation ，所以出现上面提到的异常信息。
解决方案：
1) 我们可以直接在代码里面加上以下的代码：
implicit val typeInfo = TypeInformation.of(classOf[Int])
然后再去编译代码就不会出现上面的异常。
2) 但是这并不是Flink推荐我们去做的，推荐的做法是在代码中引入一下包：
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
如果数据是有限的(静态数据集)，我们可以引入以下包：
import org.apache.flink.api.scala._
然后即可解决上面的异常信息。

同样的思路，翻过头来看，自己项目里的 import 确实少了一个！

import edu.berkeley.cs.amplab.spark.indexedrdd.IndexedRDD
// 下面这个不引入也不会报错，但是会编译出错
// 还要注意顺序，上下颠倒IDEA会自动省略
import edu.berkeley.cs.amplab.spark.indexedrdd.IndexedRDD._

同时还要注意，之前改为 0.4.0 版本是对的，如果换做 0.3 ，此时还是会编译出错

结论

综上，IndexedRDD 环境(示例运行正常)应该如下：

scala-2.11.8 
spark-core-2.1.0
graphx-2.1.0(非必须)
spark-indexedrdd-0.4.0

build.sbt 文件：

name := "VISNWK"
version := "0.1"
scalaVersion := "2.11.8"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.1.0"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-graphx" % "2.1.0"
resolvers += "Spark Packages Repo" at "http://dl.bintray.com/spark-packages/maven"
libraryDependencies += "amplab" % "spark-indexedrdd" % "0.4.0"

IndexedRDD demo(IDEA环境下)：

import edu.berkeley.cs.amplab.spark.indexedrdd.IndexedRDD   //缺一不可
import edu.berkeley.cs.amplab.spark.indexedrdd.IndexedRDD._ //缺一不可
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

import scala.util.Random

object graphxDemo {
  def main(args: Array[String]) {

    //设置运行环境
    val conf = new SparkConf().setAppName("SimpleGraphX").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)

    // Create an RDD of key-value pairs with Long keys.
    val rdd = sc.parallelize((1 to 1000000).map(x => (x.toLong, 0)))
    // Construct an IndexedRDD from the pairs, hash-partitioning and indexing
    // the entries.
    val indexed = IndexedRDD(rdd).cache()

    // Perform a point update.
    val indexed2 = indexed.put(1234L, 10873).cache()
    // Perform a point lookup. Note that the original IndexedRDD remains
    // unmodified.
    indexed2.get(1234L) // => Some(10873)
    indexed.get(1234L) // => Some(0)

    // Efficiently join derived IndexedRDD with original.
    val indexed3 = indexed.innerJoin(indexed2) { (id, a, b) => b }.filter(_._2 != 0)
    indexed3.collect // => Array((1234L, 10873))

    // Perform insertions and deletions.
    val indexed4 = indexed2.put(-100L, 111).delete(Array(998L, 999L)).cache()
    indexed2.get(-100L) // => None
    indexed4.get(-100L) // => Some(111)
    indexed2.get(999L) // => Some(0)
    indexed4.get(999L) // => None
    
    sc.stop()
  }
}