Spark异常：A master URL must be set in your configuration处理记录

问题描述：

　   项目中一位同事提交了一部分代码，代码分为一个抽象类，里面含有sparkcontent，sparkSession对象；然后又三个子类实例化上述抽象类，这三个子类处理三个任务，最后在同一个Main类，里面调用这个子类的处理任务的方法，进行计算；在本地（local）运行，一切正常，部署到测试服务器，会报如下异常：

18/07/03 14:11:58 WARN scheduler.TaskSetManager: Lost task 0.0 in stage 0.0 (TID 0, emr-worker-1.cluster-65494, executor 1): java.lang.ExceptionInInitializerError
	at task.api_monitor.HttpStatusTask$$anonfun$2.apply(HttpStatusTask.scala:91)
	at task.api_monitor.HttpStatusTask$$anonfun$2.apply(HttpStatusTask.scala:85)
	at scala.collection.Iterator$$anon$11.next(Iterator.scala:409)
	at org.apache.spark.util.collection.ExternalSorter.insertAll(ExternalSorter.scala:193)
	at org.apache.spark.shuffle.sort.SortShuffleWriter.write(SortShuffleWriter.scala:63)
	at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:96)
	at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:53)
	at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:108)
	at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:338)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
	at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
Caused by: org.apache.spark.SparkException: A master URL must be set in your configuration
	at org.apache.spark.SparkContext.(SparkContext.scala:376)
	at org.apache.spark.SparkContext$.getOrCreate(SparkContext.scala:2516)
	at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder$$anonfun$6.apply(SparkSession.scala:918)
	at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder$$anonfun$6.apply(SparkSession.scala:910)
	at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)
	at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder.getOrCreate(SparkSession.scala:910)
	at task.AbstractApiMonitorTask.(AbstractApiMonitorTask.scala:22)
	at task.api_monitor.HttpStatusTask$.(HttpStatusTask.scala:18)
	at task.api_monitor.HttpStatusTask$.(HttpStatusTask.scala)
	... 12 more

　　分析异常发现是由于没有指定Master的URL导致子类不能正常初始化。

解决：查找网上资源，结合自身代码结构发现，在spark运行日志中（运行模式是yarn）会有三个yarn.client出现，说明每个子类任务都会有一个相对应的driver，这个说明每个子类的任务开始都会实例化自身的sparkSession，但是一个spark 应用对应了一个main函数，放在一个driver里,driver里有一个对应的实例（spark context).driver 负责向各个节点分发资源以及数据。那么如果你把创建实例放在了main函数的外面，driver就没法分发了。所以如果这样写在local模式下是可以成功的，在分布式就会报错。（参考来源：https://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/51723175）因此，改变代码结构把抽象类中的公有的资源，在main函数中创建，顺利解决问题。

总结：出现上述问题，主要是对spark的分布式运行理解的不是很透彻，仍需努力提升！