Spark:python版本 error executor

最新推荐文章于 2023-04-01 11:14:42 发布
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#spark #python #executor #error

本文介绍如何在Spark中配置Python版本，以确保Spark作业能够正确使用所需的Python解释器。通过修改～/.bashrc环境变量中的PYSPARK_PYTHON环境变量来指定Python版本。如果配置版本与实际使用的版本不符，则会引发错误。

示例系统Ubuntu16 64位
python2.7.14
python3.5.2

hadoop和python版本没有依赖关系，
spark配置python版本只有一个位置，
是系统中的～/.bashrc环境变量，
修改export PYSPARK_PYTHON=python3 后面的python版本，
若是python2则修改为export PYSPARK_PYTHON=python
或修改为 export PYSPARK_PYTHON=python2 都可以。

注：如果运行python版本与你环境配置的python版本不一致的话，
回报这样一个错误
ERROR executor.Executor:Exception in task 和 java.lang.AssertionError:assertion failed

ExecutorBackend的异常处理
大模型与Agent智能体
06-17 2973
5.3.4    ExecutorBackend的异常处理   CoarseGrainedExecutorBackend在运行中出现异常，将调用exitExecutor方法进行处理，处理以后系统退出。exitExecutor这个函数可以由其他子类重载来处理，executor执行的退出方式不同。例如：当executor挂掉了，后台程序可能不会让父进程也挂掉。如果需通知Driver，Driver将清理
Spark运行报错：ERROR CoarseGrainedExecutorBackend: Driver disassociated ! Shutting down
行走的树
12-06 9938
报错：ERROR CoarseGrainedExecutorBackend: Driver 192.168.230.135:45970 disassociated! Shutting down.
ERROR Executor: Exception in task 0.0 in stage 91.0
Gamedev
02-14 1万+
遇到下面这种Executor报错的情况，多半是sparkRDD或者DataFrame定义的时候出了问题，因为sparkSql程序执行的机制是：transformation端不是真正的执行，只有action端才是执行的开始，所以会在action函数调用的时候，才会把之前transform端或者定义类方法的时候存在的错误显式的抛出来。 可以根据exception具体信息以及之前的代码确定哪儿出来问题...
ERROR executor.CoarseGrainedExecutorBackend: RECEIVED SIGNAL 15: SIGTERM
qq_33915826的博客
12-05 6001
Spark提交任务执行遇到如下错误： 1.命令行错误： 2.yarn 日志错误：（yarn日志不知如何获取的请参考上一篇博客 yarn日志打印） ERROR executor.CoarseGrainedExecutorBackend: RECEIVED SIGNAL 15: SIGTERM 19/12/05 11:03:53 INFO netty.NettyBlockTransferService...
ERROR executor.CoarseGrainedExecutorBackend: RECEIVED SIGNAL TERM
萌兔兔MMQ！！
09-14 1398
bash spark-submit --driver-memory 8G --class MF字段 你的jar名字.jar。scala打包jar并在Linux下运行。
问题 executor.Executor: Managed memory leak detected;
zhangxiping
01-07 1389
spark 内存泄漏 错误日志 在cdh5.9.1集群跑spark任务时，Executor端出现如下日志，查看网上相关资料，这是spark1.6版本的bug SPARK-14560，目前已经在spark2.0 修复。 20/01/06 17:06:18 WARN memory.TaskMemoryManager: leak 64.3 MB memory from org.apache.spark....
2.Spark错误随记
weixin_52539486的博客
04-01 916
在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/588c472cb8ef4b9ea6a2f382d9136fde.png。2.出现以上问题是读取文件分隔时符号错误。（2）如下图把" “改为”\t"就可以了。（1）原本数据是tab隔开的。1.代码出现以下报红。
spark.SparkException: Python worker failed to connect back.执行 spark 操作时 Python 工作线程无法连接回
囧疼她的博客
08-12 4951
SparkException：执行 spark 操作时 Python 工作线程无法连接回 spark.SparkException: Python worker failed to connect back. 问问题 当我尝试在 pyspark 执行此命令行时 from pyspark import SparkConf, SparkContext # 创建SparkConf和SparkContext conf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("lic
25/03/10 14:09:24 ERROR Executor: Exception in task 0.0 in stage 0.0 (TID 0) org.apache.spark.SparkException: Python worker failed to connect back.
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03-11
### 解决 Spark Exception Python Worker Failed to Connect Back 当遇到 `org.apache.spark.SparkException: Python worker failed to connect back` 错误时，这通常意味着 PySpark 的 Python 工作进程未能成功...
23/06/09 09:03:40 ERROR Executor: Exception in task 0.0 in stage 2.0 (TID 1) org.apache.spark.SparkException: Python worker failed to connect back.
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3. 版本不匹配：Spark驱动程序和Python worker的版本不匹配可能会导致连接失败。请确保Spark驱动程序和Python worker版本匹配。 4. 端口冲突：如果多个Spark应用程序使用相同的端口，则可能会导致连接失败。请确保...
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ERROR executor.Executor: Exception in task 0.0 in stage 0.0 (TID 0) java.lang.IllegalArgumentExcepti
易者悠也
05-27 2万+
D:\Java\bin\java -Didea.launcher.port=7537 "-Didea.launcher.bin.path=D:\IntelliJ IDEA Community Edition 15.0.4\bin" -classpath C:\Users\Administrator.PC-201512221019\AppData\Local\Temp\classpath18.jar
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