过滤左连接JavaRDD时，缺席（或存在）不能转换为可选异常

我实际上是想用一个左外连接来“减法”

JavaPairRDD<Integer, Integer> allCustomers = ... (customerID, 1)
JavaPairRDD<Integer, Integer> excludedCustomers = ... (customerID, 1)

JavaPairRDD<Integer, Tuple2<Integer, Optional<Integer>>> joinedCustomers = allCustomers.leftOuterJoin(excludedCustomers)

JavaPairRDD<Integer, Tuple2<Integer, Optional<Integer>>> filteredCustomers = joinedCustomers.filter(t -> !t._2._2.isPresent())

及

我尝试了其他解决方法，比如先映射和/或使用.orNull，但仍然会出现相同的错误

JavaPairRDD<Integer, Boolean> joinedCustomersBoolean = joinedCustomers.mapValues(t -> t._2.orNull() == null);

javapairdd joinedCustomersBoolean=joinedCustomers.mapValues（t->t._2.orNull（）==null）；

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最后，但并非最不重要的一点是，设置

spark.driver.userClassPathFirst=true不能解决此问题。
请检查运行时类路径中是否没有不同版本的guava库。番石榴可以来自：spark（预捆绑）、you代码、hadoop类路径（如果您使用它/添加它）。一般来说，您有两个选择：或者将您的版本降级到spark使用的版本（这是最简单的）。或者你应该准备uber jar，并将你的番石榴版本重新打包到不同的包中（参见maven shade插件）。如果没有额外的信息，有点难以确定确切的原因

java.lang.ClassCastException: com.google.common.base.Absent cannot be cast to com.google.common.base.Optional

JavaPairRDD<Integer, Boolean> joinedCustomersBoolean = joinedCustomers.mapValues(t -> t._2.orNull() == null);