spark 异常 Could not find CoarseGrainedScheduler

最新推荐文章于 2025-07-15 00:10:15 发布
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分类专栏： spark

ERROR TransportRequestHandler: Error while invoking RpcHandler#receive() for one-way message. org.apache.spark.SparkException: Could not find CoarseGrainedScheduler. at org.apache.spark.rpc.netty.Dispatcher.postMessage(Dispatcher.scala:157) at org.apache.spark.rpc.netty.Dispatcher.postOneWayMessage(Dispatcher.scala:137) at org.apache.spark.rpc.netty.NettyRpcHandler.receive(NettyRpcEnv.scala:647) at org.apache.spark.network.server.TransportRequestHandler.processOneWayMessa

 

 

分析解决方案：

1、这个可能是一个资源问题，应该给任务分配更多的 cores 和Executors，并且分配更多的内存。并且需要给RDD分配更多的分区 
2、在配置资源中加入这句话也许能解决你的问题：–conf spark.dynamicAllocation.enabled=false

原文：https://blog.youkuaiyun.com/u013709270/article/details/78879869 

记一次spark workcount 案例上传服务器所遇错误：ialid LOC header (bad signature)；Could not find CoarseGrainedSchedule
Hero_HNB的博客
07-09 481
记一次java编写spark workcount 案例上传服务器执行流程创建Maven 项目，编写pom文件编写Java程序打包出错：idea 执行 maven test 时出现以下错误执行命令出错：Spark执行以下命令修改参数重新执行之后又出现如下错误执行成功查看运行结果 创建Maven 项目，编写pom文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
spark任务报错 Could not find CoarseGrainedScheduler
别人笑我太疯癫，我笑他人看不穿。
09-18 763
最后在排查问题的时候发现，在提交任务的命令上，服务的用户提交命令中对于标准的配置格式不对，导致客户端这边没有对任务正常的识别关闭，从而在yarn释放了资源之后，才发现任务已经关闭了。记录一个spark的异常问题，提交spark任务之后，从运行结果和yarn上的日志来看，任务是成功的，但是在client中末尾出现了如下报错。这个报错在社区上有相关案例——》
Spark: Could not find CoarseGrainedScheduler
Ntozot的博客
01-22 7615
原文地址：http://www.cnblogs.com/xiaoma0529/p/7094591.html spark on yarn 2.0.1偶尔出现报错： 2018-01-22 12:36:05,804 ERROR org.apache.spark.network.server.TransportRequestHandler: Error while invoking RpcHandl
Apache Spark 详解
最新发布
csdn_tom_168的博客
07-15 1045
Apache Spark 是一个开源的分布式内存计算框架，旨在高效处理海量数据。其核心是弹性分布式数据集（RDD），提供强大的容错能力。相比传统Hadoop，Spark通过内存计算显著提升速度，并支持批处理、流处理、机器学习等多种场景。Spark优势在于：1）卓越性能，采用DAG执行引擎优化计算流程；2）易用性，提供多语言API和结构化DataFrame接口；3）通用性，统一引擎支持各类数据处理；4）灵活部署，可运行在YARN、Kubernetes等平台上。此外，Spark还具备Catalyst优化器和Tu
org.apache.spark.SparkException: Could not find CoarseGrainedScheduler pyspark
lmb09122508的博客
11-20 7239
     前几天跑pyspark时遇到的错误，搜索org.apache.spark.SparkException: Could not find CoarseGrainedScheduler这个错误的时候发现问题描述五花八门，解决方案也是五花八门。     后来往上翻详细的日志发现，真正出错的是在executor的task上，是插入hbase的时候类型错误。     因此，遇到类似的错误一定要...
Spark问题Could not find CoarseGrainedScheduler
C_time的博客
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1、这个可能是一个资源问题，应该给任务分配更多的 cores 和Executors，并且分配更多的内存。并且需要给RDD分配更多的分区 2、在配置资源中加入这句话也许能解决你的问题：–conf spark.dynamicAllocation.enabled=false
Spark: Could not find CoarseGrainedScheduler 异常
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qq_41467182的博客
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这个可能是一个资源问题，应该给任务分配更多的 cores 和Executors，并且分配更多的内存。并且需要给RDD分配更多的分区  找到spark下的conf配置文件中的spark-env.sh 在内容末尾添加配置参数 SPARK_WORKER_CORES=2 SPARK_WORKER_MEMORY=2g 给worker分配更多的cores和memory即可 原文：https://...
sparkexception:could not find coarsegrainedscheduler
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这个错误通常是由于 Spark 集群中的某些节点无法连接到主节点而引起的。您可以检查网络连接和防火墙设置，确保所有节点都可以相互通信。另外，您还可以尝试重新启动 Spark 集群，以解决此问题。如果问题仍然存在，请...
个人总结-Spark运行异常问题汇总
qq_34560135的博客
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Exception in thread “main” org.apache.spark.SparkException: When running with master ‘yarn’ either HADOOP_CONF_DIR or YARN_CONF_DIR must be set in the environment. $ vim /etc/profile #添加以下两句话 export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop export YARN_CONF_
MaxCompute Spark 使用和常见问题
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01-12 2510
一. MaxCompute Spark 介绍 MaxCompute Spark是MaxCompute提供的兼容开源的Spark计算服务。它在统一的计算资源和数据集权限体系之上，提供Spark计算框架，支持用户以熟悉的开发使用方式提交运行Spark作业，以满足更丰富的数据处理分析场景。 1.1 关键特性 支持原生多版本Spark作业 社区原生Spark运行在MaxCompute里，完全兼容Spark的API，支持多个Spark版本同时运行 统一的计算资源 像MaxCompute SQL/MR等
46. org.apache.spark.SparkException: Could not find CoarseGrainedScheduler
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spark运行时异常：org.apache.spark.SparkException: Could not find CoarseGrainedScheduler.
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org.apache.spark.SparkException: Could not find CoarseGrainedScheduler. at org.apache.spark.rpc.netty.Dispatcher.postMessage(Dispatcher.scala:154) at org.apache.spark.rpc.netty.Dispatcher.postOneWay...
SparkException: Could not find CoarseGrainedScheduler or it has been stopped.
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org.apache.spark.SparkException: Could not find CoarseGrainedScheduler or it has been stopped. at org.apache.spark.rpc.netty.Dispatcher.postMessage(Dispatcher.scala:163) at org.apa...
Spark ERROR netty.Inbox: Ignoring error org.apache.spark.SparkException: Couldnot find CoarseGrained
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问题 ERROR org.apache.spark.rpc.netty.Inbox: Ignoring error org.apache.spark.SparkException: Could not find CoarseGrainedScheduler 提到如下解决思路： 我没设置 上面的参数默认已经为false了 还有方案说 增加num-executors ，已经设置成了100，感觉是设置太多了 解决 经过一般调试，发现原来是因为spark任务生成task任务过少，而任...
spark 问题
mllhxn的专栏
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1： conf.set(“spark.kryoserializer.buffer.max”,”100m”) 2：testDataRdd.map(p =>Person (p._1,p._2,sameModel.predict(p._3).toInt)).toDF()这样写占容易 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space，改成下面这样sameModel.
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在集群运行spark任务时，发现spark在stop时抛出了一个异常，具体异常如下： 21/10/24 19:56:51 ERROR TransportRequestHandler: Error while invoking RpcHandler#receive() for one-way message. org.apache.spark.SparkException: Could not find CoarseGrainedScheduler. at org.apache.spark.rpc..
spark-sql运行报错 ERROR server.TransportRequestHandler: Error while invoking RpcHandler#receive() on RPC
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