在Hadoop 2.7.2集群下执行如下命令: spark-shell  --master yarn --deploy-mode client 爆出下面的错误: org.apache.spark.SparkException: Yarn application has already ended! It might have been killed or unable to launch application master. 在Yarn WebUI上面查看启动的Cluster状态,log显示为…

1.执行Spark运行在yarn上的命令报错 spark-shell --master yarn-client,错误如下所示: // :: ERROR SparkContext: Error initializing SparkContext. org.apache.spark.SparkException: Yarn application has already ended! It might have been killed or unable to launch application…

执行以下命令: 1 $ rm -rf node_modules 2 $ yarn config set registry http://registry.cnpmjs.org 3 $ yarn install --no-bin-links 4 接下来打开 pakage.json 修改, 去掉package.json中的四处cross-env "scripts": { "dev": "npm run development", "deve…

这个意思是:在有效的路径中未能执行PowerShell命令. 请检查PowerShell的安装和有效的路径,然后再尝试重新运行这个命令. 在环境变量path中添加powershell的路径,例如:C:\Windows\System32\WindowsPowerShell\v1.0 以上未生效,最后:在C:\Windows\System32\WindowsPowerShell\v1.0中双击执行这个powershell,成功执行 参考:https://zhidao.baidu.com/questi…

问题描述: 使用pytest框架做接口自动化测试时,在测试用例所在的.py文件下使用pycharm的run功能可以正常跑用例,使用cmd运行窗口或Terminal则报下图中的错误: Hint: make sure your test modules/packages have valid Python names. 解决办法: 在要执行pytest 的项目根目录新建一个conftest.py文件,并添加以下几行代码,问题得到完美解决! import os import sys sys.path.…

第1章 Spark 概述1.1 什么是 Spark1.2 Spark 特点1.3 Spark 的用户和用途第2章 Spark 集群安装2.1 集群角色2.2 机器准备2.3 下载 Spark 安装包2.4 配置 Spark Standalone 模式2.5 配置 Spark History Server2.6 配置 Spark HA2.7 配置 Spark Yarn 模式第3章 执行 Spark 程序3.1 执行第一个 spark 程序3.2 Spark 应用提交3.3 Spark shell3…

Spark 基础入门,集群搭建以及Spark Shell 主要借助Spark基础的PPT,再加上实际的动手操作来加强概念的理解和实践. Spark 安装部署 理论已经了解的差不多了,接下来是实际动手实验: 练习1 利用Spark Shell(本机模式) 完成WordCount spark-shell 进行Spark-shell本机模式 第一步:通过文件方式导入数据 scala> val rdd1 = sc.textFile("file:///tmp/wordcount.txt")…

spark-shell不支持yarn cluster,以yarn client方式启动 spark-shell --master=yarn --deploy-mode=client 启动日志,错误信息如下 其中"Neither spark.yarn.jars nor spark.yarn.archive is set, falling back to uploading libraries under SPARK_HOME",只是一个警告,官方的解释如下: 大概是说:如果 spark.…

在salt master端执行salt ‘*’ test.ping时,某一节点出现如下报错:Minion did not return. [No response] 登陆到这一节点查看minion的日志,发现如下的问题: $ tail -f /var/log/salt/minion The master may need to be updated , or If you are confident that you are connecting to a valid Salt Master,…

若要转载本文,请务必声明出处:https://www.cnblogs.com/zhongyuanzhao000/p/11401031.html 问题: 集群搭建的过程中,master节点初始化成功,但 node节点加入集群时却一直显示NotReady状态,如下: 使用kubeclt describe node xxxx 命令,发现报错: KubeletNotReady runtime network not ready: NetworkReady=false reason:NetworkPlug…

一:问题说明 最近用到selenium3在火狐浏览器中执行自动化脚本,每次执行到driver.quit()方法总是报错,报错日志如下: 二:解决方案 搜了一圈网上的资料,都说是火狐的问题,于是去到selenium的官网看了下,由于我下载的是当时最新的selenium3的版本,所以找到了对应的最新的geckodriver版本,发现该驱动对55以上的火狐版本支持更佳,由于自己本地的geckodriver的驱动比较老了,所以果断换了,版本如下: 火狐版本:56.0.2 geckodriver驱动版本:…

Hbase master启动报错: java.lang.RuntimeException: Failed construction of Master: class org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster at org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster.constructMaster(HMaster.java:2893) at org.apache.hadoop.hbase.master.HMasterCommandLin…

报错 xcrun: error: invalid active developer path (/Library/Developer/CommandLineTools), missing xcrun at: /Library/Developer/CommandLineTools/usr/bin/xcrun 查询通用的做法是在terminal 执行: xcode-select --install 由于macOS  升级,打开ieda 还是报错,上面的解决办法还是不行 报错: 下午3:57 Сann…

写好的自动化测试脚本在PC以及mac book 都执行正确,但是放到linux集成环境时就一直报错,报错类似如下 [jmeter] // Debug: eval: nameSpace = NameSpace: global (bsh.NameSpace@286291f6) [jmeter] // Debug: Time to initialize interpreter: 1 [jmeter] // Debug: getResolvedMethod cache HIT: class org.ap…

不多说,直接上干货! 问题详情 电脑8G,目前搭建3节点的spark集群,采用YARN模式. master分配2G,slave1分配1G,slave2分配1G.(在安装虚拟机时) export SPARK_WORKER_MERMORY=1g  (在spark-env.sh) export JAVA_HOME=/usr/local/jdk/jdk1..0_60 (必须写) export SCALA_HOME=/usr/local/scala/scala- (必须写) export HADOOP_H…

不多说,直接上干货! 问题详情 电脑8G,目前搭建3节点的spark集群,采用YARN模式. master分配2G,slave1分配1G,slave2分配1G.(在安装虚拟机时) export SPARK_WORKER_MERMORY=1g  (在spark-env.sh) export JAVA_HOME=/usr/local/jdk/jdk1.8.0_60 (必须写) export SCALA_HOME=/usr/local/scala/scala-2.10.5 (必须写) export H…

问题描述: 今天在测试环境中,搭建hbase环境,执行list命令之后,报错: hbase(main):001:0> list TABLE ERROR: org.apache.hadoop.hbase.PleaseHoldException: Master is initializing at org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster.checkInitialized(HMaster.java:2642) at org.apache.hadoop.hbase.…

参考, Spark源码分析之-deploy模块   Client Client在SparkDeploySchedulerBackend被start的时候, 被创建, 代表一个application和spark cluster进行通信 Client的逻辑很简单, 封装ClientActor, 并负责该Actor的start和stop 而ClientActor的关键在于preStart的时候, 向master注册该application, 并且在执行过程中接收master发来的event /** *…

./bin/spark-shell --master yarn 2019-07-01 12:20:13 WARN NativeCodeLoader:62 - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Setting default log level to "WARN". To adjust logging level use…

Spark环境搭建 下载包 所需Spark包:我选择的是2.2.0的对应Hadoop2.7版本的,下载地址:https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.2.0/ Spark 集群高可用搭建 对于 Spark Standalone 集群来说, 当 Worker 调度出现问题的时候, 会自动的弹性容错, 将出错的 Task 调度到其它 Worker 执行 但是对于 Master 来说, 是会出现单点失败的, 为了避免可能出现的单点失败问题, Spark…

1.为什么开启动态资源分配 ⽤户提交Spark应⽤到Yarn上时,可以通过spark-submit的num-executors参数显示地指定executor 个数,随后,ApplicationMaster会为这些executor申请资源,每个executor作为⼀个Container在 Yarn上运⾏.Spark调度器会把Task按照合适的策略分配到executor上执⾏.所有任务执⾏完后, executor被杀死,应⽤结束.在job运⾏的过程中,⽆论executor是否领取到任务,都会⼀直占有…

When run SparkSubmit --class [mainClass], SparkSubmit will call a childMainClass which is 1. client mode, childMainClass = mainClass 2. standalone cluster mde, childMainClass = org.apache.spark.deploy.Client 3. yarn cluster mode, childMainClass = org…

问题 Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效,在使用yarn-client模式提交时生效,如图1所示,第一个应用是使用yarn-client模式提交的,正确显示我们代码里设置的应用名Spark Pi,第二个应用是使用yarn-cluster模式提交的,设置的应用名没有生效. 图1 提交应用 回答 导致这个问题的主要原因是,yarn-client和yarn-cluster模式在提交任务时setAppName的执行顺序不同导致,yarn-client中setAppName是在…

不多说,直接上干货! 最近,开始,进一步学习spark的最新版本.由原来经常使用的spark-1.6.1,现在来使用spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz. 前期博客 Spark on YARN模式的安装(spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz + hadoop-2.6.0.tar.gz)(master.slave1和slave2)(博主推荐) 这里我,使用的是spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz + hadoop-2.6.0.tar…

在单机模式下执行成功的spark程序,在yarn上面就报错.异常信息如下: // :: INFO DAGScheduler: Completed ResultTask(, ) // :: INFO DAGScheduler: Stage (saveAsTextFile at FileUtil.scala:) finished in 0.179 s // :: INFO SparkContext: Job finished: saveAsTextFile at FileUtil.scala:, t…

异常信息 20/02/27 19:36:21 INFO TaskSetManager: Starting task 17.1 in stage 3.0 (TID 56, 725.slave.adh, executor 50, partition 17, RACK_LOCAL, 9698 bytes) 20/02/27 19:36:22 WARN TaskSetManager: Lost task 21.0 in stage 3.0 (TID 24, 728.slave.adh, executor…

Idea里面远程提交spark任务到yarn集群 1.本地idea远程提交到yarn集群 2.运行过程中可能会遇到的问题 2.1首先需要把yarn-site.xml,core-site.xml,hdfs-site.xml放到resource下面,因为程序运行的时候需要这些环境 2.2权限问题 2.3缺失环境变量 2.4 没有设置driver的ip 2.5保证自己的电脑和虚拟机在同一个网段内,而且要关闭自己电脑的防火墙,不然可能会出现连接不上的情况. 作者:JasonLee 1.本地idea远程提…

Spark shell是一个特别适合快速开发Spark原型程序的工具,可以帮助我们熟悉Scala语言.即使你对Scala不熟悉,仍然可以使用这个工具.Spark shell使得用户可以和Spark集群交互,提交查询,这便于调试,也便于初学者使用Spark. 感受到Spark shell是如此的方便,因为它很大程度上基于Scala REPL(Scala 交互式shell,即Scala解释器),并继承了Scala REPL(读取-求值-打印-循环)(Read-Evaluate-Print-Loop)…

本課主題 通过 Spark-shell 窥探程序运行时的状况 TaskScheduler 与 SchedulerBackend 之间的关系 FIFO 与 FAIR 两种调度模式彻底解密 Task 数据本地性资源分配源码实现 引言 TaskScheduler 是 Spark 整个调度的底层调度器,底层调度器是负责具体 Task 本身的运行的,所以豪无疑问的是一个至关重要的内容.希望这篇文章能为读者带出以下的启发: 了解 程序运行时具体创建的实例对象 了解 TaskScheduler 与 Sched…

基础 Spark的shell作为一个强大的交互式数据分析工具,提供了一个简单的方式学习API.它可以使用Scala(在Java虚拟机上运行现有的Java库的一个很好方式)或Python.在Spark目录里使用下面的方式开始运行: ./bin/spark-shell 在Spark Shell中,有一个专有的SparkContext已经为您创建好了,变量名叫做sc.自己创建的SparkContext将无法工作.可以用--master参数来设置SparkContext要连接的集群,用--jars来设置…