我創建了一個JSON數據，併爲它的Avro的模式：如何從HDFS中檢索Avro數據？
{"username":"miguno","tweet":"Rock: Nerf paper, scissors is fine.","timestamp": 1366150681 }
{"username":"BlizzardCS","tweet":"Works as intended. Terran is IMBA.","timestamp": 1366154481 }
和
{ 「類型」： 「記錄」， 「名」： 「twitter_schema」 「namespace」：「com.miguno.avro」，「fields」：[{「012」：「name」：「username」， 「type」：「string」， 「doc」：「 com「}，{ 」name「：」tweet「， 」type「：」string「， 」do c「：」用戶的Twitter消息的內容「}，{ 」name「：」timestamp「， 」type「：」long「， 」doc「：」Unix epoch time in seconds「}]」doc ：」： 「用於存儲的Twitter消息的基本模式」}
我然後將其轉化爲阿夫羅如下：
java -jar ~/avro-tools-1.7.4.jar fromjson --schema-file twitter.avsc twitter.json > twitter.avro
將文件上HDFS與此：
hadoop fs -copyFromLocal twitter.avro <path>
import org.apache.avro.generic.GenericRecord
import org.apache.avro.mapred.{AvroInputFormat, AvroWrapper}
import org.apache.hadoop.io.NullWritable
val path = "hdfs:///path/to/your/avro/folder"
val avroRDD = sc.hadoopFile[AvroWrapper[GenericRecord], NullWritable, AvroInputFormat[GenericRecord]](path)
但是：
avroRDD.first
我面臨以下異常：
org.apache.spark
，然後在星火CLI出具的本人代碼。 SparkException：由於階段失敗導致作業中止： 階段7.0（TID 13）中的任務2.0具有不可序列化的結果： org.apache.avro.mapred.AvroWrapper at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.org $ apache $ spark $ scheduler $ DAGScheduler $$ failJobAndIndependentStages（DAGScheduler.scala：1185） at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler $$ anonfun $ abortStage $ 1.apply （DAGScheduler.scala：1174） 在 org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler $$ anonfun $ abortStage $ 1.適用（DAGScheduler.scala：1173） 在 scala.collection.mutable.ResizableArray $ class.foreach（ResizableArray .scala：59） 在scala.collection.mutable.ArrayBuffer.foreach（ArrayBuffer.scala：47）
什麼是它的解決方案？