sparkSQL操作中spark内报错“拒绝连接”解决方案

Hive连接异常
最新推荐文章于 2024-07-29 09:36:58 发布
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#spark #hadoop #大数据 #hdfs 

at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.start(SessionState.java:508)
        ... 8 more
Caused by: java.net.ConnectException: 拒绝连接
        at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.checkConnect(Native Method)
        at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.finishConnect(SocketChannelImpl.java:717)
        at org.apache.hadoop.net.SocketIOWithTimeout.connect(SocketIOWithTimeout.java:206)
        at org.apache.hadoop.net.NetUtils.connect(NetUtils.java:531)
        at org.apache.hadoop.net.NetUtils.connect(NetUtils.java:495)
        at org.apache.hadoop.ipc.Client$Connection.setupConnection(Client.java:615)
        at org.apache.hadoop.ipc.Client$Connection.setupIOstreams(Client.java:713)
        at org.apache.hadoop.ipc.Client$Connection.access$2900(Client.java:376)
        at org.apache.hadoop.ipc.Client.getConnection(Client.java:1529)
        at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1452)
        ... 28 more

当你看到这段报错代码，请注意，要检查一下几个地方：

1.hive相关的配置完成后有没有使用source /etc/profile更新配置；
2.有没有开启全部的节点服务器；（sparkSQL操作要使用hdfs，而hdfs是hadoop集群核心组件，想要打开Hadoop集群就要几个节点全开机后在主节点输入“start-all.sh”开启集群及集群内部署的hdfs，不要忽略这一步）
3.注意没有设置开机自启动mysql服务的要启动mysql服务“systemctl start mysqld”

木马山川
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Spark-hadoop集群中8020：Connection refused
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09-04 1131
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scala语言中使用spark报错for input string: "null"
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06-17
<think>我们正在解决ScalaSpark中遇到的`NumberFormatException:Forinputstring:"null"`错误。这个错误通常发生在尝试将字符串"null"转换为数字类型时，但实际上它可能表示遇到了真正的空值（null）或字符串"null"。在Spark中处理数据时，我们需要确保在转换前处理这些无效值。###问题分析1.**错误原因**：当DataFrame中包含非数字字符串（如"null"、空字符串或null本身）时，尝试将其转换为数字类型（如Integer、Double）会抛出`NumberFormatException`。2.**常见场景**：-数据源中存在表示缺失值的字符串"null"或"NULL"。-字段实际为空（null）但被当作字符串处理。-数据不规整，混有非数字字符。###解决方案####方法1：使用`when`和`otherwise`进行条件转换在转换列类型前，先检查并替换无效值。例如，将字符串"null"或空字符串替换为null，然后使用`cast`转换，并设置`nullable=true`以允许空值。```scalaimportorg.apache.spark.sql.functions._//假设df有一个列名为"age"，其中包含字符串"null"或空值valcleanedDF=df.withColumn("age_cleaned",when(col("age").isNull||col("age")==="null"||col("age")==="",null).otherwise(col("age")))//然后转换为整数，注意：转换后的列允许空值valresultDF=cleanedDF.withColumn("age_int",col("age_cleaned").cast("int"))```####方法2：使用`try_cast`（Spark3.0+）从Spark3.0开始，提供了`try_cast`函数，它会在转换失败时返回null而不是抛出异常。```scala//使用try_cast安全转换valresultDF=df.withColumn("age_int",expr("try_cast(ageasint)"))```####方法3：自定义UDF处理转换对于复杂情况，可以定义UDF来捕获转换异常。```scalaimportorg.apache.spark.sql.functions.udf//定义安全转换的UDFvalsafeCast=udf((s:String)=>{try{s.toInt}catch{case_:Exception=>null}})valresultDF=df.withColumn("age_int",safeCast(col("age")))```####方法4：使用`toInt`等函数前先过滤或替换如果使用RDD的`map`操作，可以在转换前进行过滤或替换。```scalavalrdd=df.rdd.map{row=>valageStr=row.getString(0)//假设第一列是年龄字符串valageInt=if(ageStr==null||ageStr=="null"){0//或者根据业务需求设置默认值}else{ageStr.toInt}//...其他处理}```###预防措施1.**数据清洗**：在读取数据后立即进行清洗，替换或删除无效值。2.**模式验证**：使用`schema`严格定义数据类型，并设置`mode`为`PERMISSIVE`（默认）、`DROPMALFORMED`或`FAILFAST`。3.**使用Option类型**：在Scala代码中，对于可能为空的字段使用`Option`类型，避免空指针异常。###示例：读取CSV时处理空值在读取CSV文件时，可以指定`nullValue`选项，将特定字符串视为null。```scalavaldf=spark.read.option("nullValue","null")//将字符串"null"视为null.option("header","true").csv("path/to/file.csv")```###注意事项-**性能考虑**：使用UDF可能影响性能，因为无法被Spark优化器优化。优先使用内置函数（如`try_cast`）。-**数据类型一致性**：确保转换后的数据类型与目标列一致，避免后续操作出错。通过上述方法，可以有效地处理`NumberFormatException:Forinputstring:"null"`错误，确保Spark作业的健壮性。§§相关问题§§1.Spark中如何处理其他类型的格式转换异常（如日期格式）？2.在SparkSQL中如何批量处理多列的转换异常？3.如何记录转换失败的数据行以便后续检查？</think>### Scala Spark处理"for input string: null"错误解决方案 在Scala Spark中遇到`NumberFormatException: For input string: "null"`错误，通常发生在尝试将包含非数字值的字符串转换为数值类型时。以下是系统化的解决方案： --- ### 一、错误原因分析 1. **数据类型不匹配**：尝试将包含`"null"`文本或空值的字符串列转换为数值类型（如Integer/Double） - 示例：`"5326795854138346"`被正确解析，但`"null"`会导致失败[^3] 2. **数据质量问题**：数据源中存在非数字字符或空值表示不规范 3. **配置问题**：环境变量或参数配置错误可能引发类似异常[^2] --- ### 二、核心解决方案 #### 方案1：数据清洗与转换（推荐） ```scala import org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.spark.sql.types.IntegerType // 原始数据示例 // +-----+ // |value| // +-----+ // |"123"| // |"null"| // |null | // +-----+ val cleanDF = rawDF.withColumn("int_value", when(col("value").isNull || col("value") === "null", null) // 处理null和"null" .otherwise(col("value").cast(IntegerType)) // 安全转换 ) // 结果 // +-----+---------+ // |value|int_value| // +-----+---------+ // |"123"|123 | // |"null"|null | // |null |null | // +-----+---------+ ``` #### 方案2：使用`try_cast`（Spark 3.0+） ```scala val safeDF = spark.sql( "SELECT value, try_cast(value as int) as safe_int FROM raw_table" ) ``` #### 方案3：自定义UDF处理异常 ```scala val safeParse = udf((s: String) => try { s.toInt } catch { case _: Exception => null } ) rawDF.withColumn("safe_value", safeParse(col("value"))) ``` --- ### 三、预防措施 1. **数据源处理**： - 读取时指定空值表示：`.option("nullValue", "null")` ```scala spark.read.option("nullValue", "null").csv("path") ``` 2. **Schema强制约束**： ```scala val schema = StructType(Array( StructField("id", IntegerType, nullable=true) // 明确允许空值 )) ``` 3. **环境检查**： - 验证Spark配置：`spark.conf.get("spark.executor.memory")` - 检查Scala环境变量，避免`0x100`类十六进制值错误[^2] --- ### 四、错误调试步骤 1. **定位问题列**： ```scala df.filter(col("problem_column").contains("null")).show() ``` 2. **检查转换逻辑**： - 避免直接使用`.toInt`，优先用`cast()`方法 3. **验证环境配置**： ```bash echo $SPARK_HOME scala -version # 检查环境变量[^2] ``` --- ### 五、特殊情况处理 当错误出现在**分布式计算**时（如`Task 0 in stage 14.0 failed`[^3]）： ```scala // 1. 增加Task重试次数 spark.conf.set("spark.task.maxFailures", "10") // 2. 检查数据倾斜 df.groupBy("problem_column").count().show() ``` > **关键提示**：Spark的`NumberFormatException`通常发生在Executor节点，需确保所有节点的数据清洗逻辑一致。
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