严重: Exception initializing page context java.lang.StackOverflowError

最新推荐文章于 2023-06-09 15:44:13 发布
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文章标签： Java Apache Servlet JSP
本文深入探讨了在使用Apache Tomcat部署JavaServer Pages (JSP)应用程序时遇到的StackOverflowError异常原因及其解决方法。通过分析堆栈跟踪信息，揭示了问题可能出现在HTTP请求会话管理和JSP页面上下文初始化的过程中。
碰到一个这样的错误，很想去了解一下那里面的机制。
2010-4-21 9:49:56 org.apache.jasper.runtime.JspFactoryImpl internalGetPageContext
严重: Exception initializing page context
java.lang.StackOverflowError
	at javax.servlet.http.HttpServletRequestWrapper.getSession(HttpServletRequestWrapper.java:216)
	at org.apache.catalina.core.ApplicationHttpRequest.getSession(ApplicationHttpRequest.java:544)
重复上面两行
at org.apache.jasper.runtime.PageContextImpl._initialize(PageContextImpl.java:146)
	at org.apache.jasper.runtime.PageContextImpl.initialize(PageContextImpl.java:124)
	at org.apache.jasper.runtime.JspFactoryImpl.internalGetPageContext(JspFactoryImpl.java:107)
	at org.apache.jasper.runtime.JspFactoryImpl.getPageContext(JspFactoryImpl.java:63)
	at org.apache.jsp.index_jsp._jspService(index_jsp.java:45)
	at org.apache.jasper.runtime.HttpJspBase.service(HttpJspBase.java:70)
	at javax.servlet.http.HttpServlet.service(HttpServlet.java:717)
	at org.apache.jasper.servlet.JspServletWrapper.service(JspServletWrapper.java:374)
	at org.apache.jasper.servlet.JspServlet.serviceJspFile(JspServlet.java:342)
	at org.apache.jasper.servlet.JspServlet.service(JspServlet.java:267)
	at javax.servlet.http.HttpServlet.service(HttpServlet.java:717)
	at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:290)
	at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:206)
	at org.apache.catalina.core.ApplicationDispatcher.invoke(ApplicationDispatcher.java:646)
	at org.apache.catalina.core.ApplicationDispatcher.processRequest(ApplicationDispatcher.java:436)
	at org.apache.catalina.core.ApplicationDispatcher.doForward(ApplicationDispatcher.java:374)
	at org.apache.catalina.core.ApplicationDispatcher.forward(ApplicationDispatcher.java:302)
	at org.apache.jasper.runtime.PageContextImpl.doForward(PageContextImpl.java:706)
	at org.apache.jasper.runtime.PageContextImpl.forward(PageContextImpl.java:677)
	at org.apache.jsp.index_jsp._jspService(index_jsp.java:83)
	at org.apache.jasper.runtime.HttpJspBase.service(HttpJspBase.java:70)
	at javax.servlet.http.HttpServlet.service(HttpServlet.java:717)
	at org.apache.jasper.servlet.JspServletWrapper.service(JspServletWrapper.java:374)
	at org.apache.jasper.servlet.JspServlet.serviceJspFile(JspServlet.java:342)
	at org.apache.jasper.servlet.JspServlet.service(JspServlet.java:267)
	at javax.servlet.http.HttpServlet.service(HttpServlet.java:717)
重复上面

结果居然是这样： 
<IMG src="<s:property value="#us"/>" width="230" height="110">
src属性里面没有值。
chinahnzhou
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ERROR SparkContext: Error initializing SparkContext. java.lang.reflect.InvocationTargetException怎么解决
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<think>嗯，我现在遇到了一个Spark的错误，ERROR SparkContext: Error initializing SparkContext，还有java.lang.reflect.InvocationTargetException。这应该怎么解决呢？让我仔细想想。 首先，InvocationTargetException通常是在反射调用方法时，底层方法抛出了异常。也就是说，SparkContext在初始化的时候，某个被反射调用的方法抛出了异常，导致这个错误。那具体是什么原因呢？ 可能的原因有很多，我需要逐一排查。首先，我应该检查错误日志中的完整堆栈信息，看看有没有更具体的异常信息。因为InvocationTargetException只是一个包装异常，真正的问题可能被包裹在里面。比如，可能是ClassNotFoundException、NoSuchMethodError，或者配置错误，资源不足，比如内存不够，端口被占用，或者依赖冲突。 如果没有完整的日志，可能需要调整日志级别，比如在Spark的配置里设置更详细的日志输出，或者查看driver的日志文件，找到具体的错误原因。比如，执行Spark应用时，可以通过--driver-java-options "-Dlog4j.configuration=file:/path/to/log4j.properties"来设置更详细的日志。 接下来，可能的常见原因之一是依赖问题。比如，项目中引入了不同版本的Scala或Spark相关库，导致冲突。比如，Spark编译时使用的Scala版本和运行时使用的版本不一致，可能会引发这个问题。例如，如果Spark是用Scala 2.12编译的，但项目中依赖了Scala 2.11的库，或者反过来，就会有问题。这时候需要检查所有依赖的版本是否一致，并且与Spark版本兼容。 另外，检查Spark的配置是否正确。比如，spark.master的设置是否正确，是否指定了正确的部署模式（local[*], yarn, spark://host:port等）。如果配置错误，SparkContext可能无法初始化。例如，在本地运行时，是否设置了setMaster("local[*]")，或者是否正确指定了内存参数，如set("spark.driver.memory", "4g")，尤其是在资源不足的情况下。 还有可能是环境问题，比如JAVA_HOME没有正确设置，或者Java版本不兼容。Spark通常需要Java 8或更高版本，但某些版本可能有特定的要求。比如，Spark 3.x需要Java 8或11，而Java 17可能还不被支持，或者需要额外配置。需要检查Java版本是否符合要求。 端口冲突也可能导致这个问题。比如，Spark的某个端口（如4040、7077等）被其他程序占用，导致无法启动。这时候可以尝试更换端口，或者关闭占用端口的程序。 还有一种可能是Hadoop库的版本不兼容。如果运行环境中的Hadoop原生库存在版本不匹配，可能会导致native库加载失败，从而引发错误。这时候需要确保Hadoop版本与Spark兼容，或者排除相关依赖，使用Spark自带的库。 还有，用户代码中的错误也可能导致SparkContext初始化失败。比如，在SparkConf或SparkContext的创建过程中，传入了无效的参数，或者代码中存在语法错误，导致初始化时抛出异常。这时候需要检查代码中的配置是否正确，比如是否有拼写错误，参数是否合理。 举个例子，如果用户代码中这样写： val conf = new SparkConf().setAppName("MyApp").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) 但实际运行环境中没有正确配置local模式所需的资源，或者路径权限问题，可能导致初始化失败。或者，如果在集群模式下运行，但网络配置不正确，无法连接到集群管理器。 另外，内存不足也是一个常见问题。例如，driver的内存设置过小，无法完成初始化。可以尝试增加driver的内存，比如通过spark.driver.memory参数设置为更大的值，如"4g"或"8g"。 如果使用IDE（如IntelliJ IDEA）运行Spark程序，可能存在环境变量未正确设置的问题。比如，某些依赖库没有被正确包含到classpath中，导致类找不到。这时需要检查项目的依赖配置，确保所有必要的库都已正确引入。 还有一种情况是，用户代码中在初始化SparkContext之前或之后执行了某些操作，导致冲突。例如，尝试创建多个SparkContext实例，而Spark不允许在一个JVM中存在多个SparkContext。这时候需要检查代码，确保只有一个SparkContext被创建，并且在不需要时正确关闭。 总结一下，解决这个错误的步骤大致如下： 1. 查看完整的异常堆栈，找到被包装的具体异常原因。 2. 检查Spark配置是否正确，包括master URL、内存设置等。 3. 确保所有依赖库版本兼容，没有冲突，特别是Scala和Spark版本。 4. 检查Java版本和环境变量是否正确。 5. 确保端口未被占用，网络配置正确。 6. 检查用户代码是否存在错误，如参数错误、多个SparkContext实例等。 7. 增加内存配置，排除资源不足的问题。 8. 检查Hadoop库的兼容性，必要时排除或替换依赖。 比如，如果错误日志中显示的是ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.fs.FileSystem，那么可能是Hadoop的类路径未正确配置，需要添加Hadoop的依赖或确保其存在于classpath中。或者，如果显示的是端口冲突，可以尝试更改spark的端口设置。 如果用户使用的是Spark Standalone集群，可能需要检查worker节点是否可用，防火墙设置是否正确，或者是否能够连接到master节点。 另外，某些情况下，Spark的临时目录（如/tmp目录）权限不足，也可能导致初始化失败。可以检查Spark的日志是否有相关的IOException，提示无法写入某个目录，这时需要修改目录权限或通过配置指定其他目录。 总之，解决这个问题的关键在于从详细的错误日志中找到具体的异常原因，然后针对性地排查和调整配置、依赖或代码。</think>遇到 `ERROR SparkContext: Error initializing SparkContext` 并伴随 `java.lang.reflect.InvocationTargetException` 时，通常是由于 SparkContext 初始化过程中底层代码抛出了异常。以下是分步解决方案： --- ### **1. 查看完整堆栈日志** - **关键步骤**：定位具体异常原因。 `InvocationTargetException` 是一个反射调用异常的包装，需通过日志找到其 **根本原因**（如 `Caused by:` 部分）。例如： - `ClassNotFoundException`（依赖缺失） - `NoSuchMethodError`（版本冲突） - `IOException`（端口占用、权限问题） - 资源不足（内存、CPU） -- ### **2. 常见原因及解决方案** #### **(1) 依赖冲突或缺失** - **表现**：日志中出现 `ClassNotFoundException` 或 `NoSuchMethodError`。 - **解决**： - **检查依赖版本**：确保所有库（如 Scala、Spark、Hadoop）版本一致。例如： - Spark 3.x 需搭配 Scala 2.12。 - 使用 Maven/Gradle 时，排除冲突依赖（如 `hadoop-client`）。 - **构建工具配置**：若使用 `spark-submit`，通过 `--packages` 指定依赖，或使用 `--jars` 添加外部 JAR。 #### **(2) 配置错误** - **表现**：`SparkConf` 参数错误或资源不足。 - **解决**： - **检查 Master URL**：确认 `setMaster("local[*]")`（本地模式）或集群地址正确。 - **增加内存**：通过 `spark.driver.memory` 或 `spark.executor.memory` 调整内存： ```scala val conf = new SparkConf() .setAppName("MyApp") .setMaster("local[*]") .set("spark.driver.memory", "4g") ``` #### **(3) 环境问题** - **Java 版本**：确保使用 Java 8 或 11（Spark 3.x 要求）。 - **端口冲突**：更换 Spark 端口： ```scala conf.set("spark.driver.port", "4041") ``` - **临时目录权限**：检查 `/tmp` 目录权限，或指定其他目录： ```bash export SPARK_LOCAL_DIRS=/path/to/tmp ``` #### **(4) 代码问题** - **多个 SparkContext**：确保代码中仅创建一个 `SparkContext`。 - **关闭旧 Context**：在创建新 Context 前，调用 `SparkContext.getOrCreate().stop()`。 --- ### **3. 排查流程示例** 1. **查看日志**： ``` Caused by: java.net.BindException: Address already in use ``` - 表示端口被占用，需更换端口或终止占用进程。 2. **调整配置**： ```scala val conf = new SparkConf() .set("spark.driver.port", "4041") ``` 3. **重新运行**：验证问题是否解决。 --- ### **4. 其他工具** - **调试本地模式**：使用 `local[*]` 简化环境问题。 - **最小化代码复现**：逐步注释代码，定位具体引发异常的语句。 --- 通过以上步骤，结合日志中的具体错误信息，可系统性解决 `SparkContext` 初始化失败的问题。若仍无法解决，建议提供完整错误日志以便进一步分析。
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