Spark通过YARN-client提交任务不成功

在尝试使用Spark-1.3.1通过YARN Client提交任务到Kerberos认证的Hadoop CDH集群时,遇到应用状态持续为ACCEPTED的问题。检查发现并非由于内存资源不足,而是ResourceManager日志显示Node Manager状态为UNHEALTHY,导致可用资源为0。解决方法是删除Node Manager的临时目录并重启YARN集群,从而解决这个问题。

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自己用的Spark-1.3.1, 通过YARN Client提交任务访问Kerberos认证的Hadoop集群。

发现应用提交后始终出现如下循环提示:

15/03/31 09:00:45 INFO yarn.Client: Application report for application_1427763283312_0001 (state: ACCEPTED)
15/03/31 09:00:46 INFO yarn.Client: Application report for application_1427763283312_0001 (state: ACCEPTED)
15/03/31 09:00:47 INFO yarn.Client: Application report for application_1427763283312_0001 (state: ACCEPTED)
15/03/31 09:00:48 INFO yarn.Client: Application report for application_1427763283312_0001 (state: ACCEPTED)
15/03/31 09:00:49 INFO yarn.Client: Application report for application_1427763283312_0001 (state: ACCEPTED)
15/03/31 09:00:50 INFO yarn.Client: Application report for application_1427763283312_0001 (state: ACCEPTED)
15/03/31 09:00:51 INFO yarn.Client: Application report for application_1427763283312_0001 (state: ACCEPTED)
15/03/31 09:00:52 INFO yarn.Client: Application report for application_1427763283312_0001 (state: ACCEPTED)
15/03/31

<think>嗯,用户遇到了在命令行运行spark-shell --master yarn-client时出现“command not found”的问题。我需要帮他解决这个问题。首先,我应该考虑可能的原因。可能的原因有几个: 1. **Spark未正确安装或环境变量未配置**:如果用户没有正确安装Spark,或者安装路径没有添加到系统的PATH环境变量中,系统就无法找到spark-shell命令。这时候需要检查Spark的安装情况,并确保PATH变量包含Spark的bin目录。比如,用户可能安装了Spark,但忘记设置环境变量,导致命令行无法识别spark-shell。 2. **YARN集群配置问题**:用户可能正确安装了Spark,但YARN集群配置有问题。比如,Spark的配置文件中没有正确设置YARN相关的参数,或者Hadoop的环境变量未正确配置。这时候需要检查SparkYARN的配置文件,如spark-env.sh、yarn-site.xml等,确保它们指向正确的路径和参数。 3. **Java版本兼容**:SparkYARN可能对Java版本有特定要求。例如,某些版本的Spark可能支持Java 8以上的版本,或者需要特定的JDK版本。用户需要检查Java版本是否符合要求,并确保JAVA_HOME环境变量正确设置。 接下来,我应该分步骤给出解决方案。首先检查Spark的安装和环境变量,这是最基本的一步。如果用户没有安装Spark,或者环境变量没配好,后面的步骤都是徒劳。然后,检查YARN的配置是否正确,包括IP地址、端口等。接着,验证Java的版本和配置,确保兼容性。最后,如果问题依旧,建议查看详细的日志,从中找到具体的错误信息,再针对性地解决。 另外,用户提供的引用中提到了一些相关的问题和解决方法,比如引用[5]提到检查SPARK_MASTER_IP是否与ifconfig中的IP一致。这可能涉及到网络配置的问题,比如主机名解析错误或者IP地址绑定正确,需要用户检查spark-env.sh中的配置。 可能的误区是用户可能只关注命令本身,而忽略了环境配置的重要性。比如,用户可能已经安装了Spark,但由于权限问题,或者路径中没有包含Spark的bin目录,导致命令无法识别。这时候需要指导用户正确设置环境变量,并确认安装路径是否正确。 此外,用户可能没有正确启动HadoopYARN服务,导致Spark无法连接到YARN资源管理器。需要提醒用户先确保Hadoop集群和YARN正在运行,并能够正常接收任务。可以通过运行yarn node -list来验证YARN的状态。 最后,如果所有配置都正确,但问题仍然存在,可能需要查看详细的错误日志,比如Spark提交任务时的日志,或者YARN的应用程序日志,以获取更具体的错误信息,从而进一步诊断问题。</think>### 分步解决方案:`spark-shell --master yarn-client`报错"command not found" #### 1. **确认Spark安装与环境变量配置** - **问题定位**:系统无法识别`spark-shell`命令,通常是因为Spark未安装或环境变量未正确配置。 - **操作步骤**: 1. 检查Spark安装路径(默认路径如`/opt/spark`或`$HOME/spark`)是否存在。 2. 查看环境变量`PATH`是否包含Spark的`bin`目录: ```bash echo $PATH | grep "spark/bin" ``` 3. 若未配置,需在`~/.bashrc`或`~/.bash_profile`中添加: ```bash export SPARK_HOME=/path/to/spark export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH ``` 4. 执行`source ~/.bashrc`使配置生效[^5]。 #### 2. **验证YARN集群配置** - **问题定位**:YARN资源管理器未正确配置,或SparkYARN集成存在问题。 - **操作步骤**: 1. 检查`$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh`中配置: - `HADOOP_CONF_DIR`是否指向Hadoop配置文件目录(如`/etc/hadoop/conf`)[^3]。 - `SPARK_MASTER_IP`是否与服务器实际IP一致(通过`ifconfig`或`ip addr`验证)。 2. 确保YARN服务已启动: ```bash yarn node -list ``` 3. 若报错显示无法连接YARN,需检查Hadoop集群状态及端口占用(如ResourceManager默认端口`8032`)。 #### 3. **检查Java版本与兼容性** - **问题定位**:Spark/YARN对Java版本有特定要求(如Spark 2.x需Java 8)。 - **操作步骤**: 1. 查看当前Java版本: ```bash java -version ``` 2. 确认`JAVA_HOME`环境变量指向兼容的JDK路径(如JDK 8): ```bash echo $JAVA_HOME ``` 3. 若版本匹配,需安装指定JDK并更新环境变量[^2]。 #### 4. **依赖包冲突排查** - **问题定位**:Maven仓库中Spark依赖包版本冲突(如`spark-core_2.11`与Scala版本兼容)。 - **操作步骤**: 1. 检查`spark-submit`或`spark-shell`日志中的依赖下载错误。 2. 手动验证依赖包是否存在(参考Maven仓库地址:https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/spark/)[^4]。 3. 若需强制指定版本,可在提交命令中添加`--packages`参数。 #### 5. **运行完整示例验证** ```bash # 步骤整合示例 export SPARK_HOME=/opt/spark export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf spark-shell --master yarn-client ``` #### 6. **查看日志定位具体错误** - 若仍报错,检查YARN日志: ```bash yarn logs -applicationId <application_id> ``` - 或查看Spark日志文件(默认位于`$SPARK_HOME/logs`)。 --- ###
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