spark程序到yarn出现ERROR SparkContext: Error initializing SparkContext. [问题点数:20分]

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Spark mmlib开发中遇到的问题
1.问题1 SparkContext初始化失败,master URL 没找到 nUsing Spark’s default log4j profile: org/apache/<em>spark</em>/log4j-defaults.properties n17/03/01 20:22:00 INFO SparkContext: Running Spark version 1.6.1 n17/03/01 20:22
提交spark sample作业失败
提交报错如下:n16/01/11 19:19:53 ERROR SparkContext: Error <em>initializing</em> SparkContext.njava.net.ConnectException: Call From <em>spark</em>master/192.168.10.80 to <em>spark</em>master:8021 failed on connection exception: java.n
SparkContext初始化失败,java空指针异常
求助!!! SparkContext初始化失败,java空指针异常n在windows上运行<em>spark</em>,已经按照网上步骤安装了hadoop-common-bin,配置了host和环境变量,pycharm跑起来就报下面的错误,困扰多时,希望有大佬解答。n代码如下:nfrom py<em>spark</em> import SparkConfnfrom py<em>spark</em>.sql import SparkSessionn#s...
spark运行出现的错误案例
1.错误描述:nnorg.apache.<em>spark</em>.SparkException: Only one SparkContext may be running in this JVM (see SPARK-2243). To ignore this <em>error</em>, set <em>spark</em>.driver.allowMultipleContexts = true. The currently running ...
sparkcontext中环境变量的读取和保存
n<em>spark</em>context的构造函数如下:可见<em>spark</em>context使用<em>spark</em>conf来读取设置的参数nclass SparkContext(config: SparkConf) extends Logging {nn // The call site where this SparkContext was constructed.n private val creationSite: ...
spark运行在yarn上的一个异常
rn主机配置内存不足,导致在<em>yarn</em>上运行job异常,下面是<em>spark</em>运行在<em>yarn</em>上的一个异常:rn17/05/03 17:58:02 ERROR client.TransportClient: Failed to send RPC 7785784597803174149 to /172.26.159.91:56630: java.nio.channels.ClosedChannelExcept...
Spark从入门到精通第四课:RDD详解解读
1、RDD:resilient distributed dataset nn弹性分布式数据集:n 弹性:n RDD之间有依赖关系,使得RDD具有容错机制n 分区和task设置,但是可以设置n 前后算子间的分区数相同,但也可以设置,比如合并分区n 分布式:n 一个RDD对应很多个分区,一个分区分布在多个节点nnn注意:n...
Spark Core:第二章 spark集群遇到的问题解决
<em>spark</em>集群遇到的问题解决rnrn文章目录<em>spark</em>集群遇到的问题解决Q1:Standalone模式提交任务Q2:YARN模式提交任务Q3:Yarn application has already ended!Q4:执行Yarn模式Q5:webui端的alive worker节点显示为0rnrnQ1:Standalone模式提交任务rnrn错误描述:rnrn19/05/01 05:34:01 ERROR Spa...
spark运行模式
<em>spark</em>运行模式列表 n 基本上,<em>spark</em>的运行模式取决于传递给<em>spark</em>context的deployMode和master环境变量的值,个别模式还需要辅助的<em>程序</em>接口来配合使用,目前master有LOCAL、YARN 、STANDALONE 、MESOS 模式。而deploy-mode必须是cluster、client的一种 n<em>spark</em> 1.6里面用数字表示了启动的模式// Cluste
Spark源码解读之SparkContext剖析
n 最近一直在研究Spark,也自己练习做了几个项目,对于Spark这个框架特别的喜爱,尤其是其一站式的大数据解决方案,而且也对Spark MLlib中的机器学习算法很感兴趣,也学习过一段时间。但是在自己空闲下来回想,对于Spark的理解自己仅仅只是停留在表层,如果只是使用API来编写Spark<em>程序</em>,那么无疑将Spark与其他普通的框架混为一谈,发挥不了其作用,根本谈不上说熟悉Spark。因此,...
Spark本地调试模式错误解决
1、如果本地运行<em>出现</em>下面这个错误: nERROR Shell: Failed to locate the winutils binary in the hadoop binary pathnn原因:本地没有hadoop环境信息:nn解决方案: n1.下载winutils的windows版本 nGitHub上,有人提供了winutils的windows的版本,项目地址是:https://github...
spark 在集群运行时遇到的一些问题
人工导航:1,Exceptionin thread &quot;main&quot;org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException): File/user/pangying/.<em>spark</em>Staging/application_1522735609126_0001/__<em>spark</em>_libs__4275647205298765018.zipcould o...
解决Windows下pyspark无法初始化SparkContext(sc)的问题
参照了网上大神们的一些文章(如http://www.cnblogs.com/nucdy/p/6776187.html),在Windows下部署了Python+Spark的开发环境,但用官方网站上的例子作测试时(http://<em>spark</em>.apache.org/docs/latest/quick-start.html),却提示“NameError:rn name 'sc' is not defined
Spark学习中的问题汇总......
第一次运行 run-example SparkPi时,Error <em>spark</em>.SparkContext:Error <em>initializing</em> SparkContext…错误rnrn描述:在安装好Spark后,就尝试跑一下自带的示例<em>程序</em>:rnrn$ ./bin/run-example SparkPi 2&amp;amp;amp;amp;gt;&amp;amp;amp;amp;amp;1 | grep &amp;amp;amp;quot;Pi is roughly&amp;amp;amp;quot;rnrnrn
菜鸟的Spark 源码学习之路 -2 SparkContext源码
1.从哪里开始?nn我们可以看到<em>spark</em> examples模块下,有各种<em>spark</em>应用的示例代码。包括graphx,ml(机器学习),sql,streaming等等nnnn我们看一下最简单的SparkPi这个应用源码nnn// scalastyle:off printlnnpackage org.apache.<em>spark</em>.examplesnnimport scala.math.randomnni...
SparkContext初始化流程
SparkContext的初始化,包括事件总线(LiveListenerBus),UI界面,心跳,JobProcessListner,ExecutorAllocationManager(资源动态分配管理)等等等等,总之就是有很多东西,这里我只选取几个自认为是核心的东西介绍一下:nnDAGScheduler: 负责创建Job,RDD的Stage划分以及提交,还有一些监控数据n TaskSchedul...
单机运行Spark Shell遇到的一个低级错误
bin/<em>spark</em>-shell下载<em>spark</em>-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz,解压缩直接进入<em>spark</em>根目录,然后运行bin/<em>spark</em>-shell即可进入。 n但是今天遇到了一个低级错误: njava.net.BindException: Cannot assign requested address: Service ‘<em>spark</em>Driver’ failed after 16 r
Spark疑问1之如何查看sparkContext没有关闭的sc
Spark疑问1之如何查看<em>spark</em>Context没有关闭的n在跑完<em>spark</em><em>程序</em>后有时会忘记执行sc.stopnnnhadoop@Master:~/cloud/testByXubo/<em>spark</em>/hs38DH/package$ ./cluster.sh nfq0.count:105887
yarn-cluster模式打包,提交问题
通常我们将<em>spark</em>任务编写后打包成jar包,使用<em>spark</em>-submit进行提交,因为<em>spark</em>是分布式任务,如果运行机器上没有对应的依赖jar文件就会报ClassNotFound的错误。 rnrnrnrn一、缺少第三方jarrnrn将所有的依赖打到jar中rnrnrnrn1.1、Export—&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt;Runable JAR filernrnrnrn1.2、但是又<em>出现</em>问题, 无法找到自己的配置文件rnrnrnrn1.3、打开jar...
部署zeppelin时遇到的spark on yarn的submit方式问题
部署zeppelin时候遇到的一个跟<em>spark</em> submit application模式相关的问题
针对spark任务,发布分发任务时出现的EOFException异常解决
18/11/28 17:15:23 ERROR Inbox: Ignoring <em>error</em>njava.io.EOFExceptionnat java.io.DataInputStream.readFully(DataInputStream.java:197)nat java.io.DataInputStream.readUTF(DataInputStream.java:609)nat java.i...
spark学习-61-源代码:ShutdownHookManager虚拟机关闭钩子管理器
Java<em>程序</em>经常也会遇到进程挂掉的情况,一些状态没有正确的保存下来,这时候就需要在JVM关掉的时候执行一些清理现场的代码。  JAVA中的ShutdownHook提供了比较好的方案。  JDK提供了Java.Runtime.addShutdownHook(Thread hook)方法,可以注册一个JVM关闭的钩子,这个钩子可以在一下几种场景中被调用:1. <em>程序</em>正常退出 n2. 使用System.ex
SparkContext、SparkConf和SparkSession之间的联系及其初始化
1 SparkConf和SparkContext1.1 启动<em>spark</em>-shell每个Spark应用<em>程序</em>都需要一个Spark环境,这是Spark RDD API的主要入口点。Spark Shell提供了一个名为“sc”的预配置Spark环境和一个名为“<em>spark</em>”的预配置Spark会话。使用<em>spark</em>-shell启动交互式命令的过程如下: n进入<em>spark</em>的安装目录,转到bin目录下,启动命令./s
安装CDH后启动spark-shell报错解决方案
描述nn安装好CDH、Coudera Manager之后,通过Coudera Manager安装所有自带的应用,包括hdfs、hive、<em>yarn</em>、<em>spark</em>、hbase等。利用远程客户端在安装有<em>spark</em>的节点上,通过<em>spark</em>-shell启动<em>spark</em>,满怀期待的启动<em>spark</em>,but,来了个晴天霹雳,报错了,报错了!错误信息如下:n19/02/28 13:45:06 ERROR <em>spark</em>....
spark的排错和调优
1、错误<em>出现</em>scala版本冲突问题The version of scala library found in the build path of TestSpark (2.10.5) is prior to the one provided by scala IDE (2.11.7). Setting a Scala Installation Choice to match. TestSpar
spark源码分析-ContextCleaner缓存清理
ContextCleaner是用于清理<em>spark</em>执行过程中内存,主要用于清理任务执行过程中生成的缓存RDD、Broadcast、Accumulator、Shuffle数据,防止造成内存压力。 nContextCleaner会在SparkContext创建过程中,被实例化:nnnn_cleaner =n if (_conf.getBoolean(&quot;<em>spark</em>.cleaner.referen...
SparkContext的初始化(伯篇)——执行环境与元数据清理器
第3章 SparkContext的初始化n“道生一,一生二,二生三,三生万物。”——《道德经》n本章导读:nSparkContext的初始化是Driver应用<em>程序</em>提交执行的前提,本章内容以local模式为主,并按照代码执行顺序讲解,这将有助于首次接触Spark的读者理解源码。读者朋友如果能边跟踪代码,边学习本章内容,也许是快速理解SparkContext初始化过程的便捷途径。已经熟练使用Sp
yarn client中的一个BUG的修复
org.apache.<em>spark</em>.deploy.<em>yarn</em>.Client.scala中的monitorApplication方法:rn/**n * Report the state of an application until it has exited, either successfully orn * due to some failure, then return a pair o
Spark学习起步(二):sparkContext
<em>spark</em>shell跟<em>spark</em>context调度关系:rn<em>spark</em>-shell -》 <em>spark</em>-submit -》 <em>spark</em>-class -》<em>spark</em>submit.main -》SparkILoop -》 createSparkContextrnrnrn<em>spark</em>context是进行<em>spark</em>应用开发的主要接口,是<em>spark</em>上传应用与底层实现的中转站rnrnrn<em>spark</em>初始化主要:rn
第二篇:sparkContext 做了什么(demo 语言:java)共1000篇(spark2.3持续更新中...........)
首先列下<em>spark</em>Context 做了哪些事,以及市怎么做的1:<em>spark</em>Context  在driver 端创建2:构造参数:<em>spark</em>conf 配置文件(配置参数没提到的的变量,将用默认参数使用)  2,1 参数中几个重要的参数:是否允许多个<em>spark</em>Contextconfig.getBoolean(&quot;<em>spark</em>.driver.allowMultipleContexts&quot;, false)   ...
Java Web提交任务到Spark
1. windows简单java<em>程序</em>调用Spark,执行Scala开发的Spark<em>程序</em>,这里包含两种模式:n 1> 提交任务到Spark集群,使用standAlone模式执行;n 2> 提交任务到Yarn集群,使用<em>yarn</em>-client的模式;n2. windows 开发java web<em>程序</em>调用Spark,执行Scala开发的Spark<em>程序</em>,同样包含两种模式,参考1.n3. linux运行java web<em>程序</em>调用Spark,执行Scala开发的Spark<em>程序</em>,包含两种模式,参考1.
windows环境下IDEA运行spark程序出现的异常问题
WARN TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient resources
SparkContext原理分析与源码分析
①SparkContext的运行原理
一.spark学习初体验之SparkContext
     我是初级菜鸟一枚,写博客也是为了自己复习巩固一下,同时记录一下自己学习<em>spark</em>的过程,希望和大家一起交流成长(希望大家千万别喷我,不然我会丧失继续写下去的勇气的)。    首先写一下我个人对<em>spark</em>运行架构原理的理解。    首先最重要的一步在driver上构建我们的SparkContext。在这一步主要做了四件事:    (1)创建了DAGScheduler            ...
Spark源码解读之SparkContext初始化
SparkContext初始化是Driver应用<em>程序</em>提交执行的前提,这里以local模式来了解SparkContext的初始化过程。n本文以nval conf = new SparkConf().setAppName("mytest").setMaster("local[2]")nval sc = new SparkContext(conf)nn为例,打开debug模式,然后进行分析。
spark入门之三 spark job提交
<em>spark</em> job提交过程
Spark日志级别设置
在运行<em>spark</em><em>程序</em>的时候,有很多info的消息,一是看着很烦,而是让人找不到我们需要的结果,所以很有必要设置一下log的级别,在初学<em>spark</em>的时候,都是直接在<em>spark</em>context.setloglevel,但是我发现并没有用,即使是在本地运行都没用,所以上网查了别的方法,发现很有用,就是重新创建一个log4j.properties文件,然后将其中的日志级别改为WARN,然后就可以了.具体的实...
Tomcat发生Error initializing endpoint错误,请教高手
这是他的点击tomcat按钮后控制台<em>出现</em>的异常信息
SparkContext初始化过程
SparkContext是<em>程序</em>执行的入口,一个SparkContext代表一个应用,深入理解<em>spark</em>运行时机制,首先要了解SparkContext初始化过程。
oozie on spark2:运行Oozie中自带的Yarn出现问题
n运行Oozie中自带的Yarn<em>出现</em>问题:nnnnnError: Could not load YARN classes. This copy of Spark may not have been compiled with YARN support.nRun with --help for usage help or --verbose for debug outputnIntercepting...
spark 2.X 疑难问题汇总
当前<em>spark</em>任务都是运行在<em>yarn</em>上,所以不用启动长进程worker,也没有master的HA问题,所以主要的问题在任务执行层面。nnnn作业故障分类nn故障主要分为版本,内存和权限三方面。 n- 各种版本不一致 n- 各种内存溢出 n- 其他问题nnnn版本不一致nnnn1)java版本不一致nn报错:java.lang.UnsupportedClassVersionError: com/im
spark-shell在yarn client模式下启动报错
<em>spark</em>-shell在<em>yarn</em> client模式下启动报错n 17/10/26 19:16:12 ERROR cluster.YarnClientSchedulerBackend: Yarn application has already exited with state FINISHED! n 17/10/26 19:16:12 ERROR client.TransportClient:
关于Visual Assist X遇到初始化失败的问题
打开VS的时候,弹出错误对话框 a critical <em>error</em> occurred while <em>initializing</em> Visual Assist. rn无论怎么重装Visual Assist X还是修复VS都不能解决问题。因为此前磁盘<em>出现</em>问题,我猜有可能是C盘某个文件损坏导致。rn但是不知道到底是哪个文件,我就把 C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\V
Spark源码解析(二):SparkContext流程
SparkContext内部执行流程nnnnSparkContext内部执行的时序图nnnn对于这个时序图的具体描述如下:nn1.SparkSubmit在main()方法中执行,然后根据提交的类型调用相应的方法,这里是”Submit”,调用submit()方法,submit()里面进行一些判断后,nn使用反射Class.forName(childMainClass, true, loader),然...
AndroidStudio问题解决系列1—ADB无响应
AndroidStudio之后经常无法打开adb,看了网上大神的说法应该是某些<em>程序</em>占用了ADB的端口,在这里记录一下解决的方法省得以后在遇见。提示信息为ADB not responding. If you’d like to retry, then please manually kill “adb.exe” and click ‘Restart’我解决问题的方法有两种有时候一种方法即可有时候需要两
java log4j 运行报错
运行<em>程序</em>时<em>出现</em>警告:rnrnog4j:WARN Error <em>initializing</em> output writer. rnlog4j:WARN Unsupported encoding?rn解决办法:设置编码那行有空格,去掉空格即可。
提交Spark程序到YARN集群上面运行
在YARN群集上运行示例wordcount.py<em>程序</em>以计算知识数据集中单词的频率:nnn$ <em>spark</em>-submit --master <em>yarn</em>-client wordcount.py /loudacre/kb/*nn 
hadoop-spark错误问题总结(二)
1.Caused by: java.lang.NoClassDefFoundError: scala/collection/GenTraversableOnce$class具体错误日志:Caused by: java.lang.NoClassDefFoundError: scala/collection/GenTraversableOnce$classn at org.elasticsearc
Hive出现的问题汇总
1.<em>出现</em>问题的前提条件:我在Hive中创建一个表然后想向表中插入数据,每次插入数据都会<em>出现</em>如下异常;nnjava.io.IOException: org.apache.hadoop.<em>yarn</em>.exceptions.YarnException: Failed to submit application_1533616024453_0004 to YARN : Application applicat...
Spark2.x学习笔记:5、Spark On YARN模式
Spark学习笔记:5、Spark On YARN模式nnnn有些关于Spark on YARN部署的博客,实际上介绍的是Spark的 standalone运行模式。如果启动Spark的master和worker服务,这是Spark的 standalone运行模式,不是Spark on YARN运行模式,请不要混淆。nnSpark在生产环境中,主要部署在Hadoop集群中,以Spark On YA...
spark运行模式中的一些错误
错误一nnnnCaused by: ERROR XJ040: Failed to start database 'metastore_db' with class loader org.apache.<em>spark</em>.sql.hive.client.IsolatedClientLoader$$anon$1@19105a87, see the next exception for details.n ...
大数据中的组件报错及解决方法集锦——spark
1、<em>spark</em>版本不对rn"Failed to execute <em>spark</em> task, with exception 'org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException(Failed to create <em>spark</em> client.)'nFAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.had
Spark Submit任务提交流程
1,简介n在上一篇博客中,我们详细介绍了Spark Standalone模式下集群的启动流程。在Spark 集群启动后,我们要想在集群上运行我们自己编写的<em>程序</em>,该如何做呢?本篇博客就主要介绍Spark Submit提交任务的流程。n2,Spark 任务的提交n我们可以从<em>spark</em> 的官网看到,<em>spark</em>-submit的提交格式如下:n./bin/<em>spark</em>-submit n–class n–ma...
IDEA安装插件后报错: Fatal error initializing问题解决
在C盘搜索IDEA,进入如下目录查看disabled_plugins.txt文件中不支持的插件,然后进入plugins删掉,如果不清楚是哪一个,就全部删掉即可重启成功
Spark应用日志级别设置
Spark-core包设置默认的日志级别为info,所以我们才看到一大堆日志信息。rnrn开发的时候,把print的日志掩盖了。rnrnrn方法一:rn代码中设置日志级别rnrnJavaSparkContext context=new JavaSparkContext(conf);ncontext.setLogLevel("warn");rnrnrnrnrn方法二:rn添加 log4j.prope
Spark:相关错误总结
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52916307<em>spark</em> FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '~/ENV/<em>spark</em>/./bin/<em>spark</em>-submit'居然是因为这个引发的错误:SPARK_HOME = ~/ENV/<em>spark</em>应该改成SPARK_HOME
部署spring boot项目到spark
先说一下开发环境大概情况:rnIDE:IntelliJ IDEArn使用spring boot和gradle进行项目的构建rnjdk版本 1.8,这里注意一下,开发环境打jar包时的jdk版本要和<em>spark</em>配置里的jdk的版本一致。rnrnrn步骤rn1、完成coding后,把当前module打成jar包,具体可参考  这篇文章,自行修改build.gradle打包。rn成功后从目录build/l
SparkContext主要组成部分
1. 基本说明SparkContext是应用<em>程序</em>的提交执行的前提。先来看一下SparkContext的注释:/**n * Main entry point for Spark functionality. A SparkContext represents the connection to a Sparkn * cluster, and can be used to create RDDs, ac
Scala学习2之spark学习6之scala版本不同的问题
Spark之scala版本不同的问题:nn用sbt编译有问题,但可以执行:nhadoop@Master:~/cloud/testByXubo/sh_<em>spark</em>_xubo/WordCountByTimeNoSort$ sbtRun.sh n[info] Set current project to helloworld project (in build file:/home/hadoop/c
Spark程序的入口之SparkContext
       今天讲的是<em>spark</em>Context,这是<em>spark</em><em>程序</em>的入口,每次写<em>spark</em><em>程序</em>,首先你得: new <em>spark</em>Context(conf),参数里是<em>spark</em>Conf,也就是一些相关配置参数。SparkContext 允许driver 应用<em>程序</em>通过资源管理器访问集群,这个资源管理器可以是<em>yarn</em>,mesos,或者是<em>spark</em>集群管理器。<em>spark</em>Context具体干哪些活呢?细节可...
【Spark三十六】Spark On Yarn之yarn-client方式部署
rn按照Spark的部署设置,对于Spark运行于Yarn之上,有如下四种选择方式(本质上是两种),rnn<em>yarn</em>-client+clientrn<em>yarn</em>-cluster+clusterrn<em>yarn</em>-client(部署方式默认为client)rn<em>yarn</em>-cluster(部署方式默认为cluster)rnn<em>yarn</em>-client+cluster组合以及<em>yarn</em>-cluster+client是不正确...
spark 第一个简单实例wordcount
背景:nn因为是在已经搭好的Maven项目上进行开发,环境是集群环境,不需要再配置,只是讲一下写时遇到的坑。nn1. 因为是采用idea开发,直接在maven项目上新建一个文件夹SparkWordCount和文件SparkWordCount.scala,利用maven打包后,<em>spark</em>-submit提交任务后,一直报错:nnn19/02/20 19:34:23 ERROR <em>yarn</em>.Applica...
Spark源码学习(9)——Spark On Yarn
本文要解决的问题:了解Spark在Yarn平台上的运行过程。修改配置文件首先需要修改配置文件<em>spark</em>-env.sh。在这个文件中需要添加两个属性:Export HADOOP_HOME=/../hadoop..ExportHADOOP_CONF_DIR=/../hadoop/etc/hadoop这里,一个是要hadoop的home目录。一个是配置文件目录。还需要配置一个就是<em>spark</em>-default
升级Ionic版本后,创建新项目报Error Initializing app错误解决
将Ionic1更新到Ionic2版本后,创建新项目
spark错误日志查看方法
查看错误日志<em>yarn</em> logs -applicationId application_1512098667219_5898489<em>yarn</em> logs -applicationId xxx执行方式<em>spark</em>-submit \n--master <em>yarn</em>-cluster \n--class com.jd.astron.jrdm.ClusterTest \n--num-executors 1 \n--
spark-submit提交到yarn中运行的log怎么看?
nnnn nn nn 
关于在Spark集群中读取本地文件抛出找不到文件异常的问题
关于在Spark集群中读取本地文件抛出找不到文件异常的问题nn一般情况下,我们在本地ide里写好<em>程序</em>,打成jar包上传到集群取运行,有时候需要读取数据文件,这个时候需要注意,如果<em>程序</em>中读取的是本地文件,那么,要在所有的节点都有这个数据文件,只在master中有这个数据文件时执行<em>程序</em>时一直报找不到文件nnn解决方式1:让每个Worker节点的相应位置都有要读取的数据文件。n解决方式2:直接将数据文件
在hadoop yarn上运行spark报错
hduser@master:/usr/local/hadoop/etc/hadoopHADOOPCONFDIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop/py<em>spark</em>–master<em>yarn</em>–deploy−modeclientPython2.7.14|Anaconda,Inc.|(default,Dec72017,17:05:42)[GCC7.2.0]onlinux2Type“he...
sparkyarn-cluster模式下运行任务报错
<em>spark</em>在<em>yarn</em>-cluster模式下运行任务报错rnrnrnrn不指定任何参数, 运行正常rnrn<em>spark</em>-submit --master <em>yarn</em>-cluster --class com.chb.test.tongji.Test test.jar /apps/<em>spark</em>/source/ 00rnrnrnrn当指定executor的配置,运行失败rnrn<em>spark</em>-submit --master <em>yarn</em> --...
Spark on Yarn及相关问题解决
官方文档: nhttp://<em>spark</em>.apache.org/docs/latest/running-on-<em>yarn</em>.html配置安装 n1.安装hadoop:需要安装HDFS模块和YARN模块,HDFS必须安装,<em>spark</em>运行时要把jar包存放到HDFS上2.安装Spark:解压Spark安装<em>程序</em>到一台服务器上,修改<em>spark</em>-env.sh配置文件,sparh<em>程序</em>将作为YARN的客户端用于提交任务
解决xp系统中cadence错误error initializing com property pages
解决xp系统中cadence错误<em>error</em> <em>initializing</em> com property pages。
【Linux】非正常关机启动报错-解决方案
写在前面的n错误一n错误二n前车之鉴写在前面的   由于最近我们的VSPHERE的集群实体主机发生HA的故障导致物理机器上的虚拟机非正常关机,手动开启虚拟机之后报出两种错误,相应的解决方案如下错误一   end_request:I/O <em>error</em>,dev fd0,sector 0n<em>出现</em>这个错误的原因如果在一般的主机和虚拟机的关系中,表示系统加载“软驱”(fd0表示软驱,在etc目录中)出错,那么可以
Spark遇到的问题
本人<em>spark</em>小白一枚,最开始使用<em>spark</em>时遇到过许多问题,现在把它们都记录下来,希望给后人一个参考。大神不要嘲笑哦~~~rnrnrnrn1.清除mac缓存:rm -rf /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rulesrnrnrn2.<em>spark</em>-submit \rn--class main.scala.SparkWordCount \rn--master sp
com.seventh7.plugin.mybatis IDEA插件初始化失败,导致IDEA不能启动
今天突然想看看IDEA有哪些插件,然后我就搜索了一下有关于mybatis的自动生成插件,如下:rnrnrn第一个我之前安装过了,然后我看到有个带pro的,我想这个肯定比较牛逼,然后加下载这个,下一半的时候挂了,我就把IDEA 重启了,结果悲剧,项目都打不开了,报了一个rnIDEA启动时的错误,说初始化com.seventh7.plugin.mybatis 失败了,然后我搜索了下Mybatis 这个
eclipse开发spark程序配置在集群上运行
这篇bolg讲一下,IDE开发的<em>spark</em><em>程序</em>如何提交到集群上运行。rn首先保证你的集群是运行成功的,集群搭建可以参考[url]http://kevin12.iteye.com/blog/2273556[/url]rnrn开发集群测试的<em>spark</em> wordcount<em>程序</em>;rn[b]1.hdfs数据准备.[/b]rn先将README.md文件上传到hdfs上的/library/wordcount/i...
解决hue编写MR streaming 无法上传文件问题
今天在使用hue编写streaming<em>程序</em>的时候,上传文件一直<em>出现</em>报错,报错信息如下:rnrnCaused by: java.io.IOException: Cannot run program "/u01/<em>yarn</em>/nm/usercache/xuemingpang/appcache/application_1443862109059_23987/container_1443862109059_2
spark 自带的例子在eclipse下运行的方法
<em>spark</em> 自带java例子在eclipse下运行。
spark 提交任务到yarn 报错
报错信息:scala.reflect.api.JavaUniverse.runtimeMirrornn原因:scala版本问题,jar包中的scala版本与<em>spark</em>集群中的版本不一致nn解决:将jar包中的scala 版本 2.11.0 换成 2.10.5 ,重新打包执行...
关掉yarn进程的命令
<em>yarn</em> application -kill application_1550542576586_31867n application_xxx就是你的任务idn n
Windows环境下安装 mysql-8.0.11-winx64 遇到的问题解决办法
下载mysql安装包,我的是下载mysql-8.0.11-winx64,解压到你想安装的目录下,然后配置环境(window环境下,mac本还没试过),n1、首先,配置环境:右击此电脑-&amp;gt;属性-&amp;gt;高级系统设置-&amp;gt;环境变量-&amp;gt;path-&amp;gt;新建 ,然后将自己的路径添加进去(例如我目录:F:\mysql\mysql-8.0.11-winx64),除此之外还要看解压的压缩包...
spark读写hdfs后出现的异常错误
org.apache.<em>spark</em>.scheduler.LiveListenerBus {Logging.scala:95} - Listenern EventLoggingListener threw an exceptionnjava.lang.reflect.InvocationTargetExceptionn        at sun.reflect.GeneratedMethodA
spark报错
1.<em>spark</em>sql 执行创建表的时候报错nnorg.apache.<em>spark</em>.sql.execution.QueryExecutionException: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:file:/user/hi
Spark-yarn环境配置
一、<em>spark</em>-env.sh1.配置hadoop的配置文件n export HADOOP_CONF_DIR=/home/hadoop/etc/hadoopn二、<em>spark</em>-defaults.conf1.配置<em>spark</em>依赖的文件并上传到hdfs中n <em>spark</em>.<em>yarn</em>.jar=hdfs:///user/<em>spark</em>/jars/<em>spark</em>-assembly-1.6.0-hadoop2.4.0.jar
Spark部分:spark基于yarn模式提交任务(图解)
nn 
hadoop、spark配置使用所遇到的问题
1 配置Hadoopnn1.1 节点、主机ip信息nnnnn hostnamen ip地址n 备注nnnn ss-ubuntun 192.168.1.101n nnn yhc-VirtualBoxn 192.168.1.102n nnn node1n 192.168.1.103n datanodennn node2n 192.168.1.104n datanodenn...
Spark问题11之广播失败
更多代码请见:https://github.com/xubo245/SparkLearningSpark生态之Alluxio学习 版本:alluxio(tachyon) 0.7.1,<em>spark</em>-1.5.2,hadoop-2.6.01.问题描述运行是<em>出现</em>Error cleaning broadcast 72.运行记录:17/02/28 08:28:48 ERROR ContextCleaner: Er
spark 提交任务到spark
用上俩篇写的<em>spark</em> <em>程序</em>提交到<em>spark</em> 做运行测试,分别以俩种方式进行提交(<em>yarn</em>-cluster)(<em>yarn</em>-client)rnrn1>将编写的<em>spark</em><em>程序</em>打成jar包rnrnrn2>将打好的jar包上传(包中添加了<em>spark</em>依赖)rn3>上传数据文件到hdfs rnrnhadoop fs -put /data/platform.txt /data/rn查看上传的数据rn[root@s
第二节 Spark2.3源码解析之SparkContext的创建及源码
一 目录nnnSparkContext定义n从源码中看出SparkContext包含哪些功能n重点解读createTaskSchedulernSparkContext初始化时TaskSchedulerImpl两个接口n资源管理调度策略FIFO和FAIRnnnnn二 明细nnSparkContext的定义 n开发Spark应用的入口,它负责和整个集群进行交互,包括创建RDDs,accumulator...
SparkContext干了些什么
SparkContext
spark on yarn:启动时候报错Error initializing SparkContext,求各位大神指教。
[datamining@ftp <em>spark</em>-2.2.1-bin-hadoop2.6]$ bin/<em>spark</em>-shell --master <em>yarn</em> --deploy-mode clientrnSetting default log level to "WARN".rnTo adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).rn18/02/01 17:10:24 ERROR <em>spark</em>.SparkContext: Error <em>initializing</em> SparkContext.rnjava.lang.IllegalArgumentException: java.net.URISyntaxException: Expected scheme-specific part at index 5: hdfs:rn at org.apache.hadoop.fs.Path.initialize(Path.java:206)rn at org.apache.hadoop.fs.Path.(Path.java:172)rn at org.apache.hadoop.fs.Path.(Path.java:94)rn at org.apache.hadoop.fs.Globber.glob(Globber.java:211)rn at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.globStatus(FileSystem.java:1625)rn at org.apache.<em>spark</em>.deploy.<em>yarn</em>.Client$$anonfun$prepareLocalResources$6.apply(Client.scala:527)rn at org.apache.<em>spark</em>.deploy.<em>yarn</em>.Client$$anonfun$prepareLocalResources$6.apply(Client.scala:523)rn at scala.collection.mutable.ArraySeq.foreach(ArraySeq.scala:74)rn at org.apache.<em>spark</em>.deploy.<em>yarn</em>.Client.prepareLocalResources(Client.scala:523)rn at org.apache.<em>spark</em>.deploy.<em>yarn</em>.Client.createContainerLaunchContext(Client.scala:832)rn at org.apache.<em>spark</em>.deploy.<em>yarn</em>.Client.submitApplication(Client.scala:170)rn at org.apache.<em>spark</em>.scheduler.cluster.YarnClientSchedulerBackend.start(YarnClientSchedulerBackend.scala:56)rn at org.apache.<em>spark</em>.scheduler.TaskSchedulerImpl.start(TaskSchedulerImpl.scala:173)rn at org.apache.<em>spark</em>.SparkContext.(SparkContext.scala:509)rn at org.apache.<em>spark</em>.SparkContext$.getOrCreate(SparkContext.scala:2516)rn at org.apache.<em>spark</em>.sql.SparkSession$Builder$$anonfun$6.apply(SparkSession.scala:918)rn at org.apache.<em>spark</em>.sql.SparkSession$Builder$$anonfun$6.apply(SparkSession.scala:910)rn at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)rn at org.apache.<em>spark</em>.sql.SparkSession$Builder.getOrCreate(SparkSession.scala:910)rn at org.apache.<em>spark</em>.repl.Main$.createSparkSession(Main.scala:101)rn at $line3.$read$$iw$$iw.(:15)rn at $line3.$read$$iw.(:42)rn at $line3.$read.(:44)rn at $line3.$read$.(:48)rn at $line3.$read$.()rn at $line3.$eval$.$print$lzycompute(:7)rn at $line3.$eval$.$print(:6)rn at $line3.$eval.$print()rn at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)rn at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)rn at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)rn at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)rn at scala.tools.nsc.interpreter.IMain$ReadEvalPrint.call(IMain.scala:786)rn at scala.tools.nsc.interpreter.IMain$Request.loadAndRun(IMain.scala:1047)rn at scala.tools.nsc.interpreter.IMain$WrappedRequest$$anonfun$loadAndRunReq$1.apply(IMain.scala:638)rn at scala.tools.nsc.interpreter.IMain$WrappedRequest$$anonfun$loadAndRunReq$1.apply(IMain.scala:637)rn at scala.reflect.internal.util.ScalaClassLoader$class.asContext(ScalaClassLoader.scala:31)rn at scala.reflect.internal.util.AbstractFileClassLoader.asContext(AbstractFileClassLoader.scala:19)rn at scala.tools.nsc.interpreter.IMain$WrappedRequest.loadAndRunReq(IMain.scala:637)rn at scala.tools.nsc.interpreter.IMain.interpret(IMain.scala:569)rn at scala.tools.nsc.interpreter.IMain.interpret(IMain.scala:565)rn at scala.tools.nsc.interpreter.ILoop.interpretStartingWith(ILoop.scala:807)rn at scala.tools.nsc.interpreter.ILoop.command(ILoop.scala:681)rn at scala.tools.nsc.interpreter.ILoop.processLine(ILoop.scala:395)rn at org.apache.<em>spark</em>.repl.SparkILoop$$anonfun$initializeSpark$1.apply$mcV$sp(SparkILoop.scala:38)rn at org.apache.<em>spark</em>.repl.SparkILoop$$anonfun$initializeSpark$1.apply(SparkILoop.scala:37)rn at org.apache.<em>spark</em>.repl.SparkILoop$$anonfun$initializeSpark$1.apply(SparkILoop.scala:37)rn at scala.tools.nsc.interpreter.IMain.beQuietDuring(IMain.scala:214)rn at org.apache.<em>spark</em>.repl.SparkILoop.initializeSpark(SparkILoop.scala:37)rn at org.apache.<em>spark</em>.repl.SparkILoop.loadFiles(SparkILoop.scala:98)rn at scala.tools.nsc.interpreter.ILoop$$anonfun$process$1.apply$mcZ$sp(ILoop.scala:920)rn at scala.tools.nsc.interpreter.ILoop$$anonfun$process$1.apply(ILoop.scala:909)rn at scala.tools.nsc.interpreter.ILoop$$anonfun$process$1.apply(ILoop.scala:909)rn at scala.reflect.internal.util.ScalaClassLoader$.savingContextLoader(ScalaClassLoader.scala:97)rn at scala.tools.nsc.interpreter.ILoop.process(ILoop.scala:909)rn at org.apache.<em>spark</em>.repl.Main$.doMain(Main.scala:74)rn at org.apache.<em>spark</em>.repl.Main$.main(Main.scala:54)rn at org.apache.<em>spark</em>.repl.Main.main(Main.scala)rn at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)rn at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)rn at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)rn at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)rn at org.apache.<em>spark</em>.deploy.SparkSubmit$.org$apache$<em>spark</em>$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:775)rn at org.apache.<em>spark</em>.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:180)rn at org.apache.<em>spark</em>.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:205)rn at org.apache.<em>spark</em>.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:119)rn at org.apache.<em>spark</em>.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)rnCaused by: java.net.URISyntaxException: Expected scheme-specific part at index 5: hdfs:rn at java.net.URI$Parser.fail(URI.java:2848)rn at java.net.URI$Parser.failExpecting(URI.java:2854)rn at java.net.URI$Parser.parse(URI.java:3057)rn at java.net.URI.(URI.java:746)rn at org.apache.hadoop.fs.Path.initialize(Path.java:203)rn ... 66 morern18/02/01 17:10:24 WARN cluster.YarnSchedulerBackend$YarnSchedulerEndpoint: Attempted to request executors before the AM has registered!rn18/02/01 17:10:24 WARN metrics.MetricsSystem: Stopping a MetricsSystem that is not runningrnjava.lang.IllegalArgumentException: java.net.URISyntaxException: Expected scheme-specific part at index 5: hdfs:rn at org.apache.hadoop.fs.Path.initialize(Path.java:206)rn at org.apache.hadoop.fs.Path.(Path.java:172)rn at org.apache.hadoop.fs.Path.(Path.java:94)rn at org.apache.hadoop.fs.Globber.glob(Globber.java:211)rn at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.globStatus(FileSystem.java:1625)rn at org.apache.<em>spark</em>.deploy.<em>yarn</em>.Client$$anonfun$prepareLocalResources$6.apply(Client.scala:527)rn at org.apache.<em>spark</em>.deploy.<em>yarn</em>.Client$$anonfun$prepareLocalResources$6.apply(Client.scala:523)rn at scala.collection.mutable.ArraySeq.foreach(ArraySeq.scala:74)rn at org.apache.<em>spark</em>.deploy.<em>yarn</em>.Client.prepareLocalResources(Client.scala:523)rn at org.apache.<em>spark</em>.deploy.<em>yarn</em>.Client.createContainerLaunchContext(Client.scala:832)rn at org.apache.<em>spark</em>.deploy.<em>yarn</em>.Client.submitApplication(Client.scala:170)rn at org.apache.<em>spark</em>.scheduler.cluster.YarnClientSchedulerBackend.start(YarnClientSchedulerBackend.scala:56)rn at org.apache.<em>spark</em>.scheduler.TaskSchedulerImpl.start(TaskSchedulerImpl.scala:173)rn at org.apache.<em>spark</em>.SparkContext.(SparkContext.scala:509)rn at org.apache.<em>spark</em>.SparkContext$.getOrCreate(SparkContext.scala:2516)rn at org.apache.<em>spark</em>.sql.SparkSession$Builder$$anonfun$6.apply(SparkSession.scala:918)rn at org.apache.<em>spark</em>.sql.SparkSession$Builder$$anonfun$6.apply(SparkSession.scala:910)rn at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)rn at org.apache.<em>spark</em>.sql.SparkSession$Builder.getOrCreate(SparkSession.scala:910)rn at org.apache.<em>spark</em>.repl.Main$.createSparkSession(Main.scala:101)rn ... 47 elidedrnCaused by: java.net.URISyntaxException: Expected scheme-specific part at index 5: hdfs:rn at java.net.URI$Parser.fail(URI.java:2848)rn at java.net.URI$Parser.failExpecting(URI.java:2854)rn at java.net.URI$Parser.parse(URI.java:3057)rn at java.net.URI.(URI.java:746)rn at org.apache.hadoop.fs.Path.initialize(Path.java:203)
启动spark-shell后出现not found错误
我曾遇到了类似于这样的问题:n<em>error</em>:not found:value sqlContextn<em>error</em>:not found:value scn解决方案:n1.查看ifconfig,看ip地址是否和你在/etc/hosts中的ip地址一致,如果不一致,请修改/etc/hosts中的ip地址。n2.查看<em>spark</em>-env.sh中配置的SPARK_MASTER_IP是否和ifconfig中
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