Spark submit任务到Spark集群时,会出现如下异常: Exception 1:Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient memory 查看Spark logs文件spark-Spark-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-hadoop1.…

1:遇到这个问题是在启动bin/spark-shell以后,然后呢,执行spark实现wordcount的例子的时候出现错误了,如: scala> sc.textFile()).reduceByKey(_ + _).collect 执行上面操作之前我是这样启动我的spark-shell的,如下所示: [root@slaver1 spark--bin-hadoop2.]# bin/spark-shell 问题就出现在这里,首先你要知道自己笔记本的内存大小,如果你租的服务器内存应该可以满足你的需求,…

搭建Spark环境后,调测Spark样例时,出现下面的错误:WARN scheduler.TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient resources [hadoop@gpmaster bin]$ ./run-example org.apache.spar…

git clone时出现 error:inflate:data stream error(incorrect data check) fatal:serrious inflate inconsistency fatal:index-pack failed 经了解,此问题是遗留问题,之前是因为公司对gitlab服务器进行数据迁移而引起这种git clone失败的原因,现象非常奇怪,大部分project是可以clone的,小部分不行,有一些人clone没问题的,有些人就是不行,我被这个问题困扰了好久…

spark sql执行insert overwrite table时,写到新表或者新分区的文件个数,有可能是200个,也有可能是任意个,为什么会有这种差别? 首先看一下spark sql执行insert overwrite table流程: 1 创建临时目录,比如 .hive-staging_hive_2018-06-23_00-39-39_825_3122897139441535352-2312/-ext-10000 2 将数据写到临时目录: 3 执行loadTable或loadPartiti…

一.问题: 最近在spark集群上做一个项目,打包提交jar包时,出现了unsupported major.minor version 52.0的报错,而在local模式运行却能正常运行! 二.错误原因: 查阅诸多资料得出的结论就是:项目编译得到的class文件的版本高于运行环境中jre的版本号,高版本JDK编译的class不能在低版本的jvm虚拟机下运行,否则就会报这类错,因此无法运行!49,50,51,52是Java编译器内部的版本号,版本对应信息如下: Unsupported major.…

spark sql执行insert overwrite table时,写到新表或者新分区的文件个数,有可能是200个,也有可能是任意个,为什么会有这种差别? 首先看一下spark sql执行insert overwrite table流程: 1 创建临时目录,比如2 将数据写到临时目录: .hive-staging_hive_2018-06-23_00-39-39_825_3122897139441535352-2312/-ext-10000 2 执行loadTable或loadPartitio…

spark on yarn运行时会加载的jar包有如下: spark-submit中指定的--jars $SPARK_HOME/jars下的jar包 yarn提供的jar包 spark-submit通过参数spark.driver/executor.extraClassPath指定的jar包 spark-submit指定的--jar 当使用如下的脚本提交应用时,会将应用本身的jar以及--jar指定的jar包上传到集群中. ./bin/spark-submit \ --class org.apa…

这个问题我去网上搜索了一下,发现了很多的解决方案都是增加的nproc数量,即用户最大线程数的数量,但我修改了并没有解决问题,最终是通过修改hadoop集群的最大线程数解决问题的. 并且网络上的回答多数关于增加nproc的答案不完整,我这里顺便记录一下. 用户最大线程数可以通过linux下的命令 ulimit -a 查看,屏幕输出中的max user processes就是用户最大线程数,默认通常为1024. 修改这个参数的地方是在/etc/security/limits.conf以及/etc/s…

答案: 两个坑, 性能坑和线程坑 DStream是抽象类,它把连续的数据流拆成很多的小RDD数据块, 这叫做“微批次”, spark的流式处理, 都是“微批次处理”. DStream内部实现上有批次处理时间间隔,滑动窗口等机制来保证每个微批次的时间间隔里, 数据流以RDD的形式发送给spark做进一步处理.因此, 在一个为批次的处理时间间隔里, DStream只产生一个RDD. 可以利用dstream.foreachRDD把数据发送给外部系统. 但是想要正确地, 有效率的使用它, 必须理解一下背…