集群运行spark时出现的问题

本文介绍了一个Spark程序在YARN集群中因内存溢出导致的任务失败案例,并提供了详细的故障排查过程及解决方案。

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在运行spark时遇到一个问题,spark程序在集群上运行了一段时间后,突然挂掉了,查看日志发现了下面的错误信息,如下图所示:


spark程序是提交到yarn上运行的,而在yarn中,container是程序最终运行的容器,从上面的日志上我们可以看到是在container启动时出现了异常,也就是说container容器没有能够正常启动,直接退出了。后来查看提交程序时的命令,如下:


在命令中可以看到设定如果出现内存溢出错误时执行kill命令,再次查看内存发现内存使用已经达到满值,结合来看知道是内存溢出执行了kill命令,最后出现了上述的错误。
解决方法:
此处使用的是CDH集群,所以在yarn的配置中修改内存限制,如图:


### 如何在WordCount集群运行Spark作业 为了在WordCount集群上成功运行Spark作业,需理解基本配置和编写适当的应用程序代码。 #### 配置环境变量与资源分配 对于每个应用程序可获取的核心数,应在`spark-env.sh`文件内通过设定`spark.deploy.defaultCores`或利用参数`spark.cores.max`来控制[^2]。这一步骤确保了应用启动能够合理调度计算资源,从而提高执行效率并防止因资源不足引发的任务失败。 #### 编写Word Count示例代码 下面展示了一个简单的Python版本的Word Count实现方式: ```python from pyspark import SparkContext, SparkConf conf = SparkConf().setAppName("wordcount") sc = SparkContext(conf=conf) text_file = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/input/text.txt") # 替换为实际路径 counts = text_file.flatMap(lambda line: line.split()) \ .map(lambda word: (word, 1)) \ .reduceByKey(lambda a, b: a + b) counts.saveAsTextFile("hdfs://localhost:9000/user/output/wordcount_result") sc.stop() ``` 此脚本首先创建了一个名为“wordcount”的Spark应用程序实例,并指定了输入数据的位置以及处理逻辑——即统计单词频率;最后保存结果到指定目录下。 #### 提交任务至集群 完成上述准备工作之后,可以通过命令行提交该PySpark脚本来运行整个流程: ```bash spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster your_word_count_script.py ``` 这里假设使用YARN作为资源管理器,“cluster”模式意味着驱动程序将在工作节点而非客户端机器上运行
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