编译时引起assemblyMergeStrategy的scala.MatchError

Question

我是sbt/装配新手。我正在尝试解决一些依赖问题，似乎唯一的方法是通过自定义合并策略。但是，每当我尝试添加合并策略时，我都会得到一个看似随机的编译MatchError：

[error] (*:assembly) scala.MatchError: org/apache/spark/streaming/kafka/KafkaUtilsPythonHelper$$anonfun$13.class (of class java.lang.String)

我显示了这个卡夫卡库的匹配错误，但是如果我完全取出这个库，我会在另一个库上得到一个MatchError。如果我取出所有的库，我就会在我自己的代码中得到一个MatchError。如果我取出"assemblyMergeStrategy“块，所有这些都不会发生。我显然错过了一些极其基本的东西，但在我的生活中，我找不到它，也找不到其他有这个问题的人。我已经尝试过较早的mergeStrategy语法，但就我从文档中读取的情况而言，这是现在编写它的正确方法。请帮帮忙？

这是我的项目/汇编。

addSbtPlugin("com.eed3si9n" % "sbt-assembly" % "0.14.3")

我的project.sbt文件：

name := "Clerk"

version := "1.0"

scalaVersion := "2.11.6"

libraryDependencies ++= Seq(
  "org.apache.spark" %% "spark-core" % "1.6.1" % "provided",
  "org.apache.spark" %% "spark-sql" % "1.6.1" % "provided",
  "org.apache.spark" %% "spark-streaming" % "1.6.1" % "provided",
  "org.apache.kafka" %% "kafka" % "0.8.2.1",
  "ch.qos.logback" %  "logback-classic" % "1.1.7",
  "net.logstash.logback" % "logstash-logback-encoder" % "4.6",
  "com.typesafe.scala-logging" %% "scala-logging" % "3.1.0",
  "org.apache.spark" %% "spark-streaming-kafka" % "1.6.1",
  ("org.apache.spark" %% "spark-streaming-kafka" % "1.6.1").
    exclude("org.spark-project.spark", "unused")
)

assemblyMergeStrategy in assembly := {
  case PathList("org.slf4j", "impl", xs @ _*) => MergeStrategy.first
}

assemblyOption in assembly := (assemblyOption in assembly).value.copy(includeScala = false)

Answer 1

您缺少了合并策略模式匹配的默认大小写：

assemblyMergeStrategy in assembly := {
  case PathList("org.slf4j", "impl", xs @ _*) => MergeStrategy.first
  case x =>
    val oldStrategy = (assemblyMergeStrategy in assembly).value
   oldStrategy(x)
}