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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检查默认 Java 版本：
java --version
此命令将显示当前系统默认使用的 Java 版本。
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查找所有 Java 可执行文件路径：
where java
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
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：
- 打开“系统属性”->“高级”->“环境变量”。
- 在“系统变量”或“用户变量”中找到 Path 变量并编辑。
- 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。
创建 Wrapper 脚本（例如 dc.bat）：
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。
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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 %*
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
- 要运行 Databricks Connect 相关的 PySpark 代码：
dc.bat pyspark
- 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
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。
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。
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。
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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 "$@"
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。
