pyspark遇到的坑

最新推荐文章于 2025-02-28 11:31:45 发布

原创

最新推荐文章于 2025-02-28 11:31:45 发布 · 1k 阅读

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这篇博客详细记录了在使用PySpark时遇到的三个主要问题：1) Master节点响应失败；2) Python工作进程找不到pyspark模块；3) Python版本不匹配。针对这些问题，博主给出了相应的解决策略，包括配置YARN、调整环境变量和确保Python版本一致。

问题1：All master are unresponsive! Giving up.

问题1—提交代码的方式：spark-submit connectedComponentAnalysis.py --master yarn --deploy-mode cluster --executor-memory 3g --num-executors 10

问题1—代码环境配置：

conf = SparkConf()
conf.setAppName("cca")
sc = SparkContext(conf=conf) # 必须带参数名

解决方法：

在代码中配置 yarn

conf = SparkConf()
conf.setAppName("cca").setMaster("yarn")
sc = SparkContext(conf=conf) # 必须带参数名

原因：不太清楚

问题2：Error from python worker: /bin/python. No module named pyspark.

问题2—代码

conf = SparkConf()
conf.setAppName("c

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Python学习之PySpark案例实战

2401_84010744的博客

04-08

1270

RDD,自动按照key分组,然后根据你提供的聚合逻辑,完成****组内数据[value)****的聚合操作.注意: reduceByKey中接收的函数只负责聚合,不理会分组，分组是自动 by key来分组的。****数据计算的方法,返回值依旧是RDD(RDD迭代计算)后续对数据进行各类计算，****功能:将RDD各个分区内的数据,统一收集到Driver中,形成一个List对象。PySpark的数据计算，都是基于RDD对象来进行的那么如何进行呢?输入数据后得到RDD对象，对RDD对象进行选代计算。

Pyspark 遇到的一些坑点

whuang094的博客

09-05

878

spark 相同会话配置，jupyter notebook 中能够运行完代码，但通过提交steps起py文件没法运行，只能自行调试。最终可行方案：进入spark cluster 节点，wget 下载jar包到/usr/lib/spark/jars。在spark的cluster 节点上下载jar包，到路径：/usr/lib/spark/jars （可行）将jar包下载在s3， spark-submit --jars 引用s3 文件的父目录（不能使用）4. py配置环境， jupyter 配置环境。

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PySpark ---- Sparkcontext编程入口

XiaodunLP的博客

07-14

6740

SparkContext是PySpark的编程入口，作业的提交，任务的分发，应用的注册都会在SparkContext中进行。一个SparkContext实例代表着和Spark的一个连接，只有建立了连接才可以把作业提交到集群中去。实例化了SparkContext之后才能创建RDD和Broadcast广播变量。 1.创建方式 1.1 通过SparkSession获取SparkContext对...

SparkContext，SparkConf 和 SparkSession

a8131357leo的博客

03-05

2650

SparkContext，SparkConf 在Spark2.0之前， SparkContext 是所有 Spark 功能的结构，驱动器（driver）通过SparkContext 连接到集群（通过resource manager），因为在2.0之前， RDD就是Spark的基础。如果需要建立SparkContext，则需要SparkConf，通过Conf来配置SparkContex...

Python SparkContext编程示例WordCount

小叮当的博客

11-09

1434

Spark本身执行是通过JVM Driver和JVM Executor去跑Spark程序的。而且Python是如何跑在Spark中，如上图白色部分为python的代码部分，需要通过一个socket网络通道去连接到JVM Driver中，然后通过Py4j来讲python程序翻译成JVM代码，变成JVMDriver来运行。Python → JVM代码 → JVM Driver → RPC → 调用JVM Executor → PySpark中转 → Python Executor进程。

【spark】pyspark错误记录

断桥残雪D的博客

01-29

4604

参考：https://segmentfault.com/q/1010000017001524 出错的Log： Traceback (most recent call last): File "/Users/dingguangwei03/Documents/kuaishou-python/spark-test/test5.py", line 16, in <module> ...

PySpark入门

noobiee的博客

10-13

8425

1，通过pyspark进入pyspark单机交互式环境。这种方式一般用来测试代码。也可以指定jupyter或者ipython为交互环境。2，通过spark-submit提交Spark任务到集群运行。这种方式可以提交Python脚本或者Jar包到集群上让成百上千个机器运行任务。这也是工业界生产中通常使用spark的方式。3，通过zepplin notebook交互式执行。 zepplin是jupyter notebook的apache对应产品。4, Python安装findspark和pyspark库

linux环境下用pyspark2.x读取集群中hive的表数据遇到的坑及其解决方法

qq_39954916的博客

05-07

1701

第一个坑：首先把hive安装目录下/opt/module/hive/conf 的hive-site.xml复制到spark-2.1.1-bin-hadoop2.7\conf，执行如下代码： from pyspark import SparkConf,SparkContext from pyspark.sql import HiveContext,Row sparkC...

服务器配置pyspark。解决安装过慢，time out问题。

01-07

作为小白，遇上很多坑。这里把自己遇到的一些问题写出来，如果能帮助到其他人，那就再好不过了。 1、需求：在配置好的多核环境中python2.7中安装pyspark工具。 2、遇到的问题： 1、利用 pip install pyspark命令...

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m0_63272315的博客

04-16

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注意：字符串返回的是['a','b','c','d','e','f','g'] 字典返回的是['key1','key2']#func(T)-->U:告知按照rdd中的哪一个数据进行排序，比如lambda x:x[1]表示按照rdd中的第二列元素进行排序。百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1y4a2w4D8zCzYKEDY9aPWtw。[1,2,3,4,5] 然后聚合函数：lambda a,b:a+b。解释器的位置: (是在电脑中安装的位置）

ERROR Worker: All masters are unresponsive! Giving up

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12-01

2300

启动spark的时候发现，主节点（master）上的Master进程还在，子节点（Worker）上的Worker进程自动关闭。在子节点上查询log发现： ERROR Worker: All masters are unresponsive! Giving up 发现子节点连接不上master节点，经检测，master上防火墙没有关闭。。转载于:https://www.cnblogs.co...

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2799

我正在尝试测试为我工作的团队构建的大数据平台。它在YARN上运行时具有火花。是否可以创建PySpark应用并将其提交到YARN集群上？我能够成功提交示例SparkPi jar文件，它在YARN stdout日志中返回输出。这是我要测试的PySpark代码； <span style="color:#333333"><code>from pyspark import SparkConf from pyspark import SparkContext HDFS_MAST

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slave 不能工作，失去联系。 WARN Worker: Failed to connect to master master:7077 java.io.IOException: Failed to connect to master:7077 ... ERROR Worker: All masters are unresponsive! Giving up.

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qq_19072921的博客

03-30

3271

1、pyspark启动正常情况pyspark shell的启动成功后的界面： [admin@datacenter4 ~]$ pyspark Python 2.7.5 (default, Nov 16 2020, 22:23:17) [GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-44)] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. Welcome to ...

idea 连接远程spark操作hive的操作和遇到的坑

03-16

连接远程Spark操作Hive的操作： 1. 首先需要在Spark的配置文件中设置Hive的元数据存储位置，即在spark-defaults.conf中添加以下配置： spark.sql.warehouse.dir=hdfs://<namenode>:<port>/user/hive/warehouse 2. 在Spark中创建HiveContext对象，代码如下： from pyspark.sql import HiveContext hiveContext = HiveContext(sparkContext) 3. 在Hive中创建表，代码如下： CREATE TABLE IF NOT EXISTS <table_name> (<column_name> <data_type>, ...) 4. 在Spark中读取Hive中的表，代码如下： df = hiveContext.sql("SELECT * FROM <table_name>") 5. 在Spark中写入数据到Hive中的表，代码如下： df.write.mode("overwrite").saveAsTable("<table_name>") 遇到的坑： 1. 版本不兼容：Spark和Hive的版本需要兼容，否则会出现各种问题。 2. 配置文件错误：在配置文件中设置Hive的元数据存储位置时，需要注意路径是否正确。 3. 表名大小写问题：在Hive中创建表时，表名和列名的大小写需要与Spark中保持一致，否则会出现找不到表或列的问题。 4. 数据类型不兼容：在Spark中读取Hive中的表时，需要注意数据类型是否兼容，否则会出现类型转换错误的问题。 5. 写入数据时的权限问题：在写入数据到Hive中的表时，需要注意当前用户是否有写入权限，否则会出现写入失败的问题。