Hadoop NoSuchMethodError:org.apache.spark.sql.SQLContext.applySchema

我试图使用ApacheSpark中提供的sqlcontext，使用下面的代码查询存储在hdfs中的文件，但遇到了NoSuchMethodError

package SQL

import org.apache.spark.SparkContext 
import org.apache.spark.sql._

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

    val sc = new SparkContext("local[*]","home")
    val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
    val people = sc.textFile("/home/devan/Documents/dataset/peoplesTest.csv")
    val delimiter = ","
    val schemaString = "a,b".split(delimiter)//csv header
    //Automated Schema creation
    val schema =   StructType(schemaString.map(fieldName => StructField(fieldName, StringType, true)))
    val peopleLines = people.flatMap(x=> x.split("\n"))
    val rowRDD = peopleLines.map(p=>{
      Row.fromSeq(p.split(delimiter))
    })
    val peopleSchemaRDD = sqlContext.applySchema(rowRDD, schema)
    peopleSchemaRDD.registerTempTable("people")
    sqlContext.sql("SELECT b FROM people").foreach(println)

  } }

主线程java.lang.NoSuchMethodError中出现异常： org.apache.spark.sql.SQLContext.applySchemaLorg/apache/spark/rdd/rdd；Lorg/apache/spark/sql/types/StructType；Lorg/apache/spark/sql/DataFrame； 烫伤时。主要对象$。主要对象scala:34 在烫伤处 在sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0Native方法中 位于sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invokeNativeMethodAccessorImpl.java:57 在sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invokeDelegatingMethodAccessorImpl.java:43 位于java.lang.reflect.Method.invokeMethod.java:606 位于org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.launchSparkSubmit.scala:358 位于org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.mainSparkSubmit.scala:75 位于org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.mainSparkSubmit.scala

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我曾经使用spark中提供的命令行尝试过同样的方法，它可以工作，但是当我创建一个scala项目并尝试运行它时，我得到了上面的错误。我做错了什么？

无此方法错误通常意味着库之间存在不兼容。在这种特殊情况下，您可能使用的spark csv版本要求spark 1.3与旧版本的spark配合使用。

NoSuchMethodError通常表示库之间不兼容。在这种特殊情况下，您可能使用的spark csv版本要求spark 1.3与旧版本的spark配合使用。

尝试将`val rowRDD=peopleLines.mapp=>{Row.fromSeqp.splitdelimiter}`更改为`val rowRDD=peopleLines.mapp=>{Row.fromSeqp.splitdelimiter}}`尝试将`val rowRDD=peopleLines.mapp=>{Row.fromSeqp.splitdelimiter}`更改为`val rowRDD=peopleLines.mapp=>{Row.fromSeqp.splitdelimiter}`