spark 运行问题记录

Posted 呵呵鱼

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了spark 运行问题记录相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

在CDH5.5.2上运行spark1.5的程序,运行起来就直接shutdown,并报出如下的异常:

 INFO YarnClientSchedulerBackend: SchedulerBackend is ready for scheduling beginning after waiting maxRegisteredResourcesWaitingTime: 30000(ms)
Exception in thread "main" java.lang.IllegalStateException: Cannot call methods on a stopped SparkContext
        at org.apache.spark.SparkContext.org$apache$spark$SparkContext$$assertNotStopped(SparkContext.scala:104)
        at org.apache.spark.SparkContext$$anonfun$newAPIHadoopRDD$1.apply(SparkContext.scala:1131)
        at org.apache.spark.SparkContext$$anonfun$newAPIHadoopRDD$1.apply(SparkContext.scala:1130)
        at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:147)
        at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:108)
        at org.apache.spark.SparkContext.withScope(SparkContext.scala:709)
        at org.apache.spark.SparkContext.newAPIHadoopRDD(SparkContext.scala:1130)
        at com.xxx.spark.etl$.parquetRun(AdEtl.scala:76)
        at com.xxx.spark.etl$.main(AdEtl.scala:32)
        at com.xxx.spark.etl.main(AdEtl.scala)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
        at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
        at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
        at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:672)
        at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:180)
        at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:205)
        at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:120)
        at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)
 
出现这个问题时,尝试运行其他spark程序,能够正常运行,说明并不是spark不兼容问题导致的。那么什么原因导致的这个问题发生呢。继续查看yarn的日志,http://cloudera_master:8088查看所有yarn控制的程序,找到该异常的程序,查看运行日志:
16/05/23 15:48:53 ERROR ApplicationMaster: Uncaught exception: 
org.apache.hadoop.yarn.exceptions.InvalidResourceRequestException: Invalid resource request, requested virtual cores < 0, or requested virtual cores > max configured, requestedVirtualCores=6, maxVirtualCores=4
	at org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.SchedulerUtils.validateResourceRequest(SchedulerUtils.java:212)
	at org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.RMServerUtils.validateResourceRequests(RMServerUtils.java:96)
收到如上的日志,通过这个日志可以很清楚的看到配置的执行器超出了最大执行数。所以异常了。


spark报出的异常并不是问题的真正异常,也就是出现问题的时候不要着急,一个地方发现不了问题,那么就多找几个地方,总会有发现问题的地方。
 
 

以上是关于spark 运行问题记录的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

python+spark程序代码片段

spark 运行问题记录

Spark闭包与序列化

如何在 Spark 上平均分配 Beam 任务?

Spark运行好好的出现如下问题(未解决记录一下)

Spark 是不是仅将我的 UDF 应用于正在显示的记录?