C:\Users\AWDSD\AppData\Local\Programs\Python\Python39\python.exe C:\Users\AWDSD\Desktop\新建文件夹\backend\main.py java.lang.UnsupportedClassVersionError: org/apache/spark/launcher/Main has been compiled by a more recent version of the Java Runtime (class file version 61.0), this version of the Java Runtime only recognizes class file versions up to 52.0 at java.lang.ClassLoader.defineClass1(Native Method) at java.lang.ClassLoader.defineClass(ClassLoader.java:763) at java.security.SecureClassLoader.defineClass(SecureClassLoader.java:142) at java.net.URLClassLoader.defineClass(URLClassLoader.java:467) at java.net.URLClassLoader.access$100(URLClassLoader.java:73) at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:368) at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:362) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:361) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424) at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:349) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357) at sun.launcher.LauncherHelper.checkAndLoadMain(LauncherHelper.java:495) Error: A JNI error has occurred, please check your installation and try again Exception in thread "main"

该错误表明运行的 Java 程序（或 Spark 应用程序）是由较新版本的 Java 编译器编译的，而当前运行时环境（JRE）无法识别该类文件版本。具体而言，`class file version 61.0` 对应的是 Java 17，而当前使用的 Java 运行环境版本较低，仅支持到 Java 8（对应 `class file version 52.0`）[^1]。 ### 原因分析 - **Java 版本不匹配**：Spark 构建的 JAR 文件可能依赖了较高版本的 Java（如 Java 17），但执行环境使用的是低版本（如 Java 8）。 - **PySpark 执行环境配置不当**：PySpark 在启动 JVM 时会调用本地安装的 Java 环境，若其默认 Java 版本低于所需版本，则会触发此类错误。 - **构建与部署环境不一致**：开发和打包应用时使用高版本 JDK，而生产环境中使用低版本 JRE。 ### 解决方法 #### 方法一：升级运行环境中的 Java 版本 确保所有节点上的 Java 版本至少为 Java 17，以兼容 `class file version 61.0` 的类文件。可以通过以下命令检查当前 Java 版本： ```bash java -version ``` 如果输出显示版本低于 17，则需要更新 Java。例如在 Ubuntu 上可使用如下命令安装 OpenJDK 17： ```bash sudo apt update sudo apt install openjdk-17-jdk ``` 安装完成后设置默认 Java 版本： ```bash sudo update-alternatives --config java ``` 选择对应的 Java 17 版本作为默认运行时环境[^1]。 #### 方法二：设置 `JAVA_HOME` 环境变量 即使系统中已安装多个 Java 版本，PySpark 默认仍可能使用系统路径下的旧版本。因此，建议显式设置 `JAVA_HOME` 指向 Java 17 安装目录： ```bash export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-17-openjdk-amd64 ``` 可在 `.bashrc` 或 `.zshrc` 中添加上述语句以持久化配置。 #### 方法三：使用兼容版本的 Spark 包 下载与当前 Java 版本兼容的 Apache Spark 发行版。例如，如果无法升级 Java 到 17，可以选择 Spark 3.0.x 或更早版本，它们通常基于 Java 8 编译。 #### 方法四：使用 Docker 容器化部署 通过容器化技术（如 Docker）可以确保运行环境与构建环境完全一致。构建包含 Java 17 和 Spark 的镜像，并在其中运行 PySpark 作业，避免版本冲突问题。 示例 Dockerfile 片段： ```dockerfile FROM openjdk:17-jdk-slim RUN apt-get update && apt-get install -y python3-pip COPY your_spark_app.py / WORKDIR / CMD ["python3", "your_spark_app.py"] ``` ### 示例修复流程（适用于 Linux 环境） 1. **安装 Java 17** ```bash sudo apt install openjdk-17-jdk ``` 2. **验证安装** ```bash java -version # 输出应类似： # openjdk version "17.0.8" 2023-07-18 ``` 3. **设置 `JAVA_HOME`** ```bash export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-17-openjdk-amd64 ``` 4. **重新运行 PySpark 脚本** ```bash pyspark ``` 或者运行 Python 脚本： ```bash python your_spark_script.py ``` ### 注意事项 - 升级 Java 后需重启相关服务（如 Spark 集群、IDE、终端等）以使更改生效。 - 若使用 Hadoop 生态系统，也应确认其版本是否兼容 Java 17。 - 对于 Windows 用户，可通过 [Oracle JDK](https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/) 或 [Adoptium](https://adoptium.net/) 下载并安装 Java 17。 ---