Databricks Connect Java 版本冲突及多版本管理策略

理解 Databricks Connect 的 Java 版本要求

databricks connect 是一个允许您在本地 ide 中运行 apache spark 代码并将其连接到 databricks 集群的工具。然而，它对 java 运行环境有一个关键的限制：它需要 java 8 或更低版本才能正常工作。在现代开发环境中，许多应用程序和工具可能已经默认安装并使用了更新的 java 版本，例如 java 11 或 java 17。当系统中的默认 java 版本高于 databricks connect 所需的版本时，就会出现兼容性问题。

例如，当尝试运行 databricks-connect test 命令时，如果系统使用了不兼容的 Java 版本，您可能会看到类似如下的警告信息：

* Checking java version
openjdk version "11.0.12" 2021-07-20
OpenJDK Runtime Environment Microsoft-25199 (build 11.0.12+7)
OpenJDK 64-Bit Server VM Microsoft-25199 (build 11.0.12+7, mixed mode)
WARNING: Java versions >8 are not supported by this SDK

这明确指出当前检测到的 Java 版本（此处为 OpenJDK 11）不被 Databricks Connect SDK 支持。

诊断 Java 版本冲突

在 Windows 系统中，PATH 环境变量决定了命令行工具在查找可执行文件时的搜索顺序。当系统中安装了多个 Java 版本时，PATH 变量中首先出现的 Java 安装路径将决定哪个 Java 版本被默认使用。

您可以通过以下命令来诊断当前系统中的 Java 版本及路径：

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1. 检查默认 Java 版本：

   java --version

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   此命令将显示当前系统默认使用的 Java 版本。

2. 查找所有 Java 可执行文件路径：

   where java

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   在 cmd 命令行中运行此命令，它会列出 PATH 环境变量中所有找到的 java.exe 文件的完整路径，并按照它们在 PATH 中出现的顺序排列。例如：

   C:\Program Files\Microsoft\jdk-11.0.12.7-hotspot\bin\java.exe
   C:\Java_jre1.8.0_202\bin\java.exe

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   这个输出表明 C:\Program Files\Microsoft\jdk-11.0.12.7-hotspot\bin 路径下的 Java 11 版本在 PATH 中优先于 C:\Java_jre1.8.0_202\bin 路径下的 Java 8 版本。这就是导致 Databricks Connect 使用错误 Java 版本的根本原因。

解决方案：管理 Java 版本优先级

为了解决 Databricks Connect 的 Java 版本冲突，我们有两种主要方法来管理 Java 版本的优先级。

方法一：调整系统 PATH 环境变量（不推荐用于多版本共存）

最直接的方法是修改系统 PATH 环境变量，将 Java 8 的 bin 目录路径移到所有其他 Java 版本路径之前。

步骤：

1. 打开“系统属性”->“高级”->“环境变量”。
2. 在“系统变量”或“用户变量”中找到 Path 变量并编辑。
3. 将您的 Java 8 安装路径（例如 C:\Java_jre1.8.0_202\bin）移动到列表的最顶端。

注意事项： 这种方法虽然简单，但不推荐作为长期解决方案，特别是当您需要同时使用不同 Java 版本的应用程序时。全局修改 PATH 可能会导致其他依赖于新版本 Java 的应用程序出现问题。

方法二：使用 Wrapper 脚本（推荐）

为了更好地管理多个 Java 版本并避免全局冲突，推荐使用一个简单的 Wrapper 批处理脚本。这个脚本会在运行 Databricks Connect 命令之前，临时将 Java 8 的路径添加到当前会话的 PATH 环境变量的最前端，从而确保 Databricks Connect 使用正确的 Java 版本，而不会影响系统全局的 Java 设置。

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创建 Wrapper 脚本（例如 dc.bat）：

1. 在您常用的工作目录（例如，与您的 Databricks Connect 项目相同的目录）中创建一个名为 dc.bat 的文本文件。

2. 将以下内容复制并粘贴到 dc.bat 文件中：

   @echo off
   rem dc.bat - Wrapper script for Databricks Connect to ensure Java 8 is used.
   
   rem Set the path to your Java 8 bin directory here.
   rem Make sure this path is correct for your installation.
   set JAVA8_HOME=C:\Java_jre1.8.0_202
   
   rem Temporarily prepend Java 8's bin directory to the PATH for this session.
   set PATH=%JAVA8_HOME%\bin;%PATH%
   
   rem Execute the databricks-connect command with passed arguments.
   databricks-connect %*

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   请务必将 set JAVA8_HOME=C:\Java_jre1.8.0_202 中的路径替换为您实际的 Java 8 安装路径。

如何使用 dc.bat：

现在，您可以像使用 databricks-connect 命令一样使用 dc.bat。例如：

• 要测试 Databricks Connect 配置：

  dc.bat test

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• 要运行 Databricks Connect 相关的 PySpark 代码：

  dc.bat pyspark

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• 如果您在 Python 脚本中调用 Databricks Connect 相关的函数，您需要在运行 Python 脚本的命令行会话中先执行 set PATH=%JAVA8_HOME%\bin;%PATH% 命令，或者在脚本内部通过 os.environ['PATH'] 进行修改，但通常通过 Wrapper 脚本启动整个会话更为简便。

优点：

• 隔离性： 仅在执行 dc.bat 脚本的会话中修改 PATH 变量，不会影响系统全局的 Java 版本设置。
• 灵活性： 您可以轻松地切换 Databricks Connect 使用的 Java 版本，只需修改 dc.bat 中的 JAVA8_HOME 变量即可。
• 简洁性： 简化了 Databricks Connect 的调用，无需每次手动调整环境变量。

注意事项与最佳实践

1. Java 8 的获取： Oracle JDK 8 及其更新版本需要注册才能下载。您也可以考虑使用 OpenJDK 8 的发行版，例如 Adoptium (Eclipse Temurin) 或 Azul Zulu。

2. 验证： 在使用 dc.bat 运行 Databricks Connect 命令后，您可以在同一个命令行会话中再次运行 java --version 来确认当前会话中使用的 Java 版本是否已切换到 Java 8。

3. Conda 环境： 如果您在 Conda 环境中使用 Databricks Connect，请确保您的 Conda 环境已正确激活，并且您的 Python 解释器能够找到 Databricks Connect 库。Wrapper 脚本的原理是在操作系统层面调整 PATH，与 Conda 环境的激活是互补的。

4. 跨平台考虑： 上述 Wrapper 脚本是针对 Windows 系统的批处理文件。对于 Linux 或 macOS 用户，您可以使用类似的 Bash 脚本来实现相同的功能，例如：

   #!/bin/bash
   # dc.sh - Wrapper script for Databricks Connect on Linux/macOS
   
   # Set the path to your Java 8 home directory here.
   JAVA8_HOME="/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64" # Example path, adjust as needed
   
   # Temporarily prepend Java 8's bin directory to the PATH for this session.
   export PATH="$JAVA8_HOME/bin:$PATH"
   
   # Execute the databricks-connect command with passed arguments.
   databricks-connect "$@"

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总结

Databricks Connect 对 Java 8 的严格要求是导致连接问题的常见原因。通过理解 PATH 环境变量的工作原理，并采用 Wrapper 脚本的方法，您可以有效地管理系统中的多个 Java 版本，确保 Databricks Connect 能够使用正确的 Java 环境，同时不干扰其他应用程序对新版本 Java 的需求。这种方法提供了一个健壮且灵活的解决方案，使得开发者能够在多版本 Java 共存的环境中顺畅地使用 Databricks Connect。

以上就是Databricks Connect Java 版本冲突及多版本管理策略的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！