apache [warn] (OS 64)指定的网络名不再可用。 : winnt_accept: Asynchronous AcceptEx failed....

本文记录了一次解决网站运行缓慢的经历,通过查看日志发现大量错误提示,最终通过关闭AcceptEx功能解决了问题。该问题可能与系统组件升级有关。

近日网站巨慢,检查日志发现大量错误

[Tue Oct 25 17:53:26 2011] [warn] (OS 64)指定的网络名不再可用。  : winnt_accept: Asynchronous AcceptEx failed.
[Tue Oct 25 17:53:48 2011] [warn] (OS 64)指定的网络名不再可用。  : winnt_accept: Asynchronous AcceptEx failed.
[Tue Oct 25 17:53:48 2011] [warn] (OS 64)指定的网络名不再可用。  : winnt_accept: Asynchronous AcceptEx failed.
[Tue Oct 25 17:53:48 2011] [warn] (OS 64)指定的网络名不再可用。  : winnt_accept: Asynchronous AcceptEx failed.
[Tue Oct 25 17:53:48 2011] [warn] (OS 64)指定的网络名不再可用。  : winnt_accept: Asynchronous AcceptEx failed.
[Tue Oct 25 17:53:48 2011] [warn] (OS 64)指定的网络名不再可用。  : winnt_accept: Asynchronous AcceptEx failed.

 

问了度娘和谷歌

 

<IfModule mpm_winnt_module>
    ThreadsPerChild      1900
    MaxRequestsPerChild    0
    Win32DisableAcceptEx
</IfModule>

 

主要加了红色部分,意为关闭这个功能AcceptEx。

 

原因是他写某系统组件升级有关。

 

具体这个是做什么的,大家可以再过问他们俩。

 

在 Scala 中初始化 `var sc: _root_.org.apache.spark.SparkContext` 时,需要根据当前的部署模式(如本地模式、Standalone 模式或 YARN 模式)来正确配置和创建 SparkContext 实例。以下是一些常见场景下的实现方式。 ### 初始化 SparkContext 的基本语法 ```scala import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext // 声明并初始化 SparkConf 对象 val conf = new SparkConf().setAppName("MyApp") // 创建 SparkContext 实例 var sc: _root_.org.apache.spark.SparkContext = new SparkContext(conf) ``` 这段代码定义了一个 `SparkConf` 实例,并通过它初始化了 `SparkContext`。`setAppName` 方法用于设置应用程序的称,在 Spark UI 和日志中可以识别该应用[^1]。 ### 在本地模式下初始化 如果是在本地运行 Spark 应用程序,可以通过 `setMaster` 方法指定本地执行器的核心数: ```scala val conf = new SparkConf() .setAppName("LocalApp") .setMaster("local[5]") // 使用 5 个线程进行本地模拟 var sc: _root_.org.apache.spark.SparkContext = new SparkContext(conf) ``` 这里的 `local[5]` 表示使用 5 个线程来运行任务,适合测试环境或开发阶段[^1]。 ### 在集群模式下初始化 (YARN) 当在 YARN 集群上运行 Spark 应用时,通常不需要手动指定 `setMaster`,而是通过 `spark-submit` 脚本传递参数: ```bash bin/spark-submit \ --master yarn \ --deploy-mode cluster \ your-application.jar ``` 而在代码中只需要定义 AppName 即可: ```scala val conf = new SparkConf().setAppName("YarnApp") var sc: _root_.org.apache.spark.SparkContext = new SparkContext(conf) ``` 在这种情况下,`--master yarn` 参数会自动将 `SparkContext` 绑定到 YARN 集群管理器[^2]。 ### 设置日志级别 为了减少日志输出的干扰,可以设置默认的日志级别为 "WARN" 或者其他更高级别: ```scala sc.setLogLevel("WARN") ``` 这有助于在调试过程中专注于重要的信息[^1]。 ### 关闭 SparkContext 完成所有操作后,应显式关闭 `SparkContext` 以释放资源: ```scala sc.stop() ``` 如果不调用此方法,Spark 可能不会正确释放所有资源,导致后续任务出现问题。 ---
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