SparkContext did not initialize after waiting for 100000 ms

本文深入探讨了在使用spark-submit提交Spark程序时遇到的超时错误原因,特别是当程序在执行大量前置任务后再初始化SparkContext或SparkSession所导致的问题。文章提供了解决方案,即确保Spark初始化语句位于程序开始处,以避免因等待超时而引发的错误。

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其他原因比如mater设置的问题这里不赘述,网上查查即可。

 

报这个错还有个很难发现的原因是当我们用:

spark-submit

--class 相关程序

提交程序后报错。

 

如果“相关程序”做了很多其他事情处理之后才运行sparkContext的初始化语句(如

val sc = SparkSession.builder().enableHiveSupport().getOrCreate()

),那么就会报这个超时无法启动的错。

解决方法,把sparkContext或sparkSession初始化语句放在程序的最前面。

因为spark-submit 后,程序在yarn上处于accept状态,等待程序运行初始化语句,如果程序这时候还在做其他事情,没有进行spark初始化,则会在超时后报错。

### 解决Spark Context未初始化的错误 当遇到`SparkContext`未初始化的问题时,通常是因为程序尝试在`SparkContext`尚未被正确创建之前执行依赖于它的操作。以下是几种常见原因及其解决方案: #### 正确配置环境并启动Spark应用 确保已设置好必要的环境变量,并通过适当的方式启动应用程序。对于本地开发而言,可以通过如下方式启动一个简单的Scala/Java项目[^1]。 ```scala val conf = new SparkConf().setAppName("MyApp").setMaster("local[*]") val sc = new SparkContext(conf) ``` 这段代码片段展示了如何构建一个新的`SparkConf`对象来指定应用程序名称以及运行模式(此处为本地模式),随后利用此配置实例化了一个新的`SparkContext`对象。 #### 验证是否存在多个SparkContext实例 在同一JVM进程中仅允许存在单个活动的`SparkContext`实例;如果试图创建第二个,则会抛出异常提示前一实例仍在运行中。因此,在编写测试或其他可能重复调用的地方要格外小心处理这个问题[^2]。 #### 使用try-catch语句捕获潜在异常 考虑到某些情况下可能会发生意外情况而导致失败,建议采用`try-catch`结构来进行更稳健的设计。这不仅有助于及时发现错误所在位置,还可以防止整个进程因单一问题而崩溃。 ```scala import org.apache.spark.{SparkConf, SparkException} // 尝试创建SparkContext... try { val conf = new SparkConf()... // 设置conf参数 val sc = new SparkContext(conf) } catch { case e: SparkException => println(s"Failed to initialize SparkContext due to ${e.getMessage}") } ``` 上述例子说明了怎样包裹住可能导致异常的操作部分,并针对特定类型的异常提供相应的反馈信息。 #### 确认所有必需库已被加载 有时即使看似一切正常但仍会出现找不到类的情况,这时应该检查classpath下是否有缺失jar包或版本冲突等问题。特别是当你使用的是第三方集成工具链而非官方发行版时更要留意这一点[^3]。 #### 初始化顺序的重要性 注意不同组件间的相互依赖关系,比如先建立`listenerBus`再传递给其他模块作为参数等细节之处都不可忽视。遵循正确的初始化流程能够有效减少不必要的麻烦[^4]。
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