Java 启动spark上下文时出错-未注册任何输出操作，因此无法执行任何操作

我试图打开一个火花流，听一个卡夫卡的主题，并做一些基本的逻辑。我遵循了教程，并打算进行简单的字数计算。当执行下面的代码时，我不断得到相同的错误

16/03/29 11:21:40 ERROR StreamingContext: Error starting the context, marking it as stopped
java.lang.IllegalArgumentException: requirement failed: No output operations registered, so nothing to execute
    at scala.Predef$.require(Predef.scala:233)

但是，正如您在下面的代码片段中所看到的那样，每次操作之后，我都在使用

print（）

函数，因此应该注册这些函数。我还有

start（）

和

awaitTermination（）

函数在末尾，所以一切都应该井然有序。我使用的是spark版本1.4.1（流媒体和kafka流媒体依赖项）

//创建流上下文
SparkConf conf=new SparkConf（）.setMaster（this.getApplicationMode（））.setAppName（this.getApplicationName（））；
JavaStreamingContext ssc=newJavaStreamingContext（conf，new Duration（this.getBatchDuration（））；
//仅当我们指定时添加检查点。。。
if（this.getCheckpointPath（）！=null）{
ssc.checkpoint（this.getCheckpointPath（））；
}
//准备配置，例如要收听的主题，以及kafka代理列表
HashSet topicsSet=新的HashSet（Arrays.asList（this.getKafkaTopicName（）.split（“，”））；
HashMap kafkaParams=新HashMap（）；
kafkaParams.put（“metadata.broker.list”，this.getBrokerList（））；
//创建带有代理和主题的直接卡夫卡流
JavaPairInputStream消息=KafkaUtils.createDirectStream(
ssc，
String.class，
String.class，
kafka.serializer.StringDecoder.class，
kafka.serializer.StringDecoder.class，
卡夫卡帕拉姆斯，
主题集
);
messages.print（）；
JavadStreamLines=messages.map（新函数（）{
@凌驾
公共字符串调用（Tuple2 Tuple2）{
返回tuple2._2（）；
}
});
line.print（）；
JavaDStream words=lines.flatMap（新的flatMap函数（）{
@凌驾
公共Iterable调用（字符串s）引发异常{
TreeSet TreeSet=新树集（）；
树集。添加（s）；
Iterable it=树集；
归还它；
}
});
words.print（）；
JavaPairDStream wordCounts=words.mapToPair(
新PairFunction（）{
@凌驾
公共元组2调用（字符串s）{
返回新的Tuple2（s，1）；
}
}).reduceByKey（新功能2（）{
@凌驾
公共整数调用（整数i1、整数i2）{
返回i1+i2；
}
});
wordCounts.print（）；
//扳机！
ssc.start（）；
//等待服务停止。。。
ssc.终止（）；

---

关于我可能遗漏的内容，有什么建议吗？

您找到解决方案了吗？

        // Create streaming context
    SparkConf conf = new SparkConf().setMaster(this.getApplicationMode()).setAppName(this.getApplicationName()); 
    JavaStreamingContext ssc = new JavaStreamingContext(conf, new Duration(this.getBatchDuration()));

    // Add checkpoint only if we specified...
    if(this.getCheckpointPath() != null) {
        ssc.checkpoint(this.getCheckpointPath());
    }

    // Prepare configurations, such as topic to listen to, and also the kafka broker list
    HashSet<String> topicsSet = new HashSet<>(Arrays.asList(this.getKafkaTopicName().split(",")));
    HashMap<String, String> kafkaParams = new HashMap<>();
    kafkaParams.put("metadata.broker.list", this.getBrokerList());

    // Create direct kafka stream with brokers and topics
    JavaPairInputDStream<String, String> messages = KafkaUtils.createDirectStream(
            ssc,
            String.class,
            String.class,
            kafka.serializer.StringDecoder.class,
            kafka.serializer.StringDecoder.class,
            kafkaParams,
            topicsSet
    );

    messages.print();

    JavaDStream<String> lines = messages.map(new Function<Tuple2<String, String>, String>() {
        @Override
        public String call(Tuple2<String, String> tuple2) {
            return tuple2._2();
        }
    });

    lines.print();

    JavaDStream<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {

        @Override
        public Iterable<String> call(String s) throws Exception {
            TreeSet treeSet = new TreeSet<String>();
            treeSet.add(s);

            Iterable<String> it = treeSet;

            return it;
        }
    });

    words.print();

    JavaPairDStream<String, Integer> wordCounts = words.mapToPair(
            new PairFunction<String, String, Integer>() {
                @Override
                public Tuple2<String, Integer> call(String s) {
                    return new Tuple2<>(s, 1);
                }
            }).reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
        @Override
        public Integer call(Integer i1, Integer i2) {
            return i1 + i2;
        }
    });

    wordCounts.print();

    // Trigger!
    ssc.start();

    // Await stopping of the service...
    ssc.awaitTermination();