sparkSQL操作中spark内报错“拒绝连接”解决方案

最新推荐文章于 2024-07-29 09:36:58 发布
最新推荐文章于 2024-07-29 09:36:58 发布
阅读量2.7k 收藏 4
点赞数 2
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： spark hadoop 大数据 hdfs
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/newtian/article/details/127350689 
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：<

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
木马山川
关注
ERROR spark.SparkContext:Error initializing SparkContext.Call From to failed on connection exception
zhengzaifeidelushang的博客
11-11 1588
Spark集群搭建完，节点启动Spark-shell报错 报错如下： bigdata1节点启动Spark-shell报错： ERROR repl.Main: Failed to initialize Spark session.java.net.ConnectException: Call From bigdata1/192.168.239.131 to bigdata1:8020 failed on connection exception: java.net.ConnectException: 拒绝连接
Spark连接被拒绝导致启动报错问题解决
2301_79366435的博客
08-16 2057
在解决该问题时，我们需要分析具体原因并采取相应的解决方案。然而，由于网络或安全策略等原因，可能会出现连接被拒绝的情况，导致Spark无法连接到所需的资源，从而引发启动报错问题。大数据处理框架Spark在进行任务提交及启动运行过程中可能会遇到连接被拒绝的情况，这会导致Spark启动报错。本文将介绍该问题的解决方案，并提供相应的源代码示例。要解决此问题，我们可以根据实际情况修改防火墙规则，允许Spark相关的通信。资源不足：如果集群中的资源（如内存、CPU）不足，可能会导致连接被拒绝。一、问题分析及原因探究。
Spark中 java.net.ConnectException: 拒绝连接问题
热门推荐
haibei153的博客
08-12 2万+
在使用Spark的过程中报错java.net.ConnectException: 拒绝连接 在逐步排查后最终锁定为JDK配置的问题，可能自己在之前动过JDK相关的配置，导致在使用Spark中不能生效出现报错 总结问题原因：在修改完/etc/profile.d/my_env.sh中环境变量后没有进行source /etc/profile,直接向服务器进行分发，导致出错。 解决办法：1.在完成系统环境变量的修改后，进行source /etc/profile，（注意此过程为root操作，如果不想使用roo.
Spark-hadoop集群中8020：Connection refused
weixin_51744807的博客
07-29 3425
前提条件，使用standalone模式下的Spark，使用spark-shell运行example中的相关测试案例spark-examples_2.12-3.0.0.jar，来。通过netstat查看8020端口，发现该端口不存在，是属于hadoop集群中一个内部通讯的端口。经过查看端口8020的使用情况发现，8020端口一般作为hadoop2.x系列的内部通讯端口使用。通过查看namenode端口的使用发现，hadoop3.x默认使用9820端口，因此，发现问题所在是在。，但是8020端口拒绝连接。
spark报错：Call From xxx to xxx:9000 failed on connection exception: java.net.ConnectException: 拒绝连接
m0_70220205的博客
09-04 1071
报错：java.net.ConnectException: Call From hadoop01/192.168.137.11 to hadoop01:9000 failed on connection exception: java.net.ConnectException: 拒绝连接;原因：配置文件hadoop/etc/hadoop/core-site.xml中设置的端口与配置文件spark/conf/spark-defaults.conf的端口不一致导致spark访问hdfs被拒绝。
用spark连接sql数据库，报错，如何解决？
**My Coding Family**
07-29 1423
🏆本文收录于《优快云问答解惑-专业版》专栏，主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！
安装CDH后启动spark-shell报错解决方案
jaysen1005的博客
02-28 2439
描述 安装好CDH、Coudera Manager之后，通过Coudera Manager安装所有自带的应用，包括hdfs、hive、yarn、spark、hbase等。利用远程客户端在安装有spark的节点上，通过spark-shell启动spark，满怀期待的启动spark，but，来了个晴天霹雳，报错了，报错了！错误信息如下： 19/02/28 13:45:06 ERROR spark....
【Spark系列8】Spark Shuffle FetchFailedException报错解决方案
安全曼巴2020
09-24 2万+
前半部分来源：http://blog.youkuaiyun.com/lsshlsw/article/details/51213610 后半部分是我的优化方案供大家参考。 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ SparkSQL shuffle操作带来的报错 o
Spark产生小文件的原因及解决方案
mypowerhere的专栏
04-08 1781
Hadoop集群中的文件都是以块（Block）的形式存储在分布式文件系统（HDFS）中的，而Block的默认大小设置随着Hadoop的版本迭代经历了64MB、128MB、256MB，其大小实际受制于磁盘/网络的传输速率。当Block的大小为128MB时，若一个文件的大小显著小于128MB，我们就称之为小文件。
spark运行spark-shell出现Connection refused问题
贾慧玉的博客
12-14 8385
在搭建好的spark环境上运行spark-shell,出现如下connection refused错误 java.net.ConnectException: Call From coocaabi/172.20.5.199 to coocaabi:9000 failed on connection exception: java .net.ConnectException:Connection re
python-docx 如何将列表中的值提取到段落中的run以及保存为多个文档？
**My Coding Family**
07-25 1229
🏆本文收录于《优快云问答解惑-专业版》专栏，主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！
spark连接HDFS报错：8020 failed on connection exception: java.net.ConnectException: 拒绝连接 解决方法
我也很绝望的博客
08-18 1万+
刚开始学习spark，结果连接HDFS报错了。查了一些资料，原因找到了。 因为我配置的HDFS集群端口是9000，而spark写的是8020，结果肯定会报错啊。把8020改为9000即可。错误很低级，但写出可能给新手有帮助吧。
spark集群上提交hivecontext任务报拒绝连接的错误
mhw666的博客
07-23 1179
错误如下： Caused by: java.sql.SQLException: Unable to open a test connection to the given database. JDBC url = jdbc:mysql://localhost:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true, username = root. Terminating ...
Spark执行任务卡死：SparkException: Failed to connect to driver! unable to launch application master
九师兄
07-04 3821
1.背景 提交一个spark任务到集群，发现，一直处于卡死状态 然后查看yarn界面 可以看到资源是充足的， 点击查看日志 报错 19/11/15 16:03:37 ERROR yarn.ApplicationMaster: Uncaught exception: org.apache.spark.SparkException: Failed to connect to driver! ...
Spark-shell 无法启动之网络问题
weixin_30823833的博客
05-07 760
由于需要首次手动安装sbt，需要联网，故将虚拟机的网络适配器模式设置为"桥接模式"，这样就可以和互联网相连接。 但是后面执行"spark-shell --master yarn --deploy-mode client" 命令时，无法启动，一直停留在中间状态不动， 如下： [root@master test_code]# spark-shell --master yarn --deploy...
Spark启动失败：slave节点无法连接到master
机器学习，大数据
04-20 5082
1. 问题描述 启动spark时报错，使用start_all.sh或在slave节点上start_slave.sh都报相同的错。 报错信息如下： 19/04/20 04:35:49 INFO Utils: Successfully started service 'sparkWorker' on port 45265. 19/04/20 04:35:49 INFO Worker: Starti...
关于执行sparksql时出现无法连接数据元错误的解决方法
m0_74302467的博客
04-28 1617
执行时报错： MetaException(message:Could not connect to meta store using any of the URIs provided. Most recent failure: org.apache.thrift.transport.TTransportException: java.net.ConnectException: Connection refused (Connection refused)解决方法：启动hive metastore即可。
spark Shell启动的时候报错：ERROR spark.SparkContext: Error initializing SparkContext.ConnectException
技术探求
07-18 5922
spark Shell启动的时候报错：ERROR spark.SparkContext: Error initializing SparkContext.ConnectException: Call From hadoop202/192.168.1.202 to hadoop202:9000 failed on connection exception: java.net.ConnectException: 拒绝连接; For more details see: spark连接HDFS拒绝连接，其实是犯了一
Spark-遇到的坑-启动spark报错
a1032818891的博客
07-26 1万+
1.解决措施： Please instead use:  - ./spark-submit with --num-executors to specify the number of executors  - Or set SPARK_EXECUTOR_INSTANCES  - spark.executor.instances to configure the number of instanc...
sparksql CTE
最新发布
05-11
<think>好的，我现在需要帮助用户了解Spark SQL中CTE（公共表表达式）的用法，包括语法、示例以及可能的问题。首先，我得确认自己对CTE的理解是否正确。CTE在SQL中通常用于简化复杂查询，通过创建临时结果集，可以在一个查询中多次引用，提高可读性。Spark SQL作为基于Hive的查询引擎，应该支持标准的WITH子句来实现CTE。 接下来，用户需要的是使用指南、示例和语法说明。我需要确保覆盖这些方面。首先，语法部分，标准的CTE语法是WITH后跟CTE名称和列别名，然后是AS和子查询，接着主查询引用这些CTE。例如： WITH cte_name (col1, col2) AS ( SELECT ... ) SELECT ... FROM cte_name ... 然后，给出一个具体的示例，比如使用CTE处理用户订单数据，分步骤展示如何定义CTE并在主查询中使用。可能需要包括多个CTE，展示链式使用的情况，比如先过滤年龄大于18的用户，再计算平均订单金额，最后排序。 同时，要注意用户提供的引用内容。引用[1]提到了Spark SQL的Catalyst优化器，所以在解释时可以提到CTE在逻辑计划中的处理方式，可能Catalyst会对CTE进行优化，比如谓词下推或投影修剪。但用户示例中的explain(extended=True)可以展示优化过程，但可能不需要深入，除非用户特别询问性能优化。 引用[2]和[3]涉及到Spark 3.0的语法变化和缓存表，虽然用户的问题是关于CTE的，但可能需要注意到CTE和临时视图的区别，比如CTE仅在查询执行期间存在，而临时视图可以通过createOrReplaceTempView创建，并在会话中持续存在。此外，缓存表（CACHE TABLE）和CTE的不同，CTE不涉及物化数据，而缓存表会持久化存储。 用户可能的问题可能包括CTE的性能影响、是否支持递归（在Spark SQL中通常不支持递归CTE，但需要确认版本支持情况），以及如何处理多个CTE的依赖关系。此外，语法错误常见的地方，比如在WITH子句中使用逗号分隔多个CTE，或者在子查询中引用未定义的CTE。 在示例部分，可能需要用用户提供的引用中的表结构，比如来自引用[1]的orders表，包含user_id, age, order_amount字段。这样示例更贴近用户之前的上下文，增加相关性。例如： WITH filtered_orders AS ( SELECT age, order_amount FROM orders WHERE age > 18 ), avg_orders AS ( SELECT age, AVG(order_amount) AS avg_amount FROM filtered_orders GROUP BY age ) SELECT * FROM avg_orders ORDER BY avg_amount DESC; 然后结合引用[1]中的Spark代码，展示如何在PySpark中执行这个查询，并可能使用.explain()来显示执行计划，说明Catalyst如何优化CTE。 需要注意CTE在Spark中的执行是否会被优化为子查询内联，或者是否有优化器自动处理。比如，多次引用同一个CTE是否会导致重复计算，或者Catalyst是否会将其物化以避免重复工作。这可能影响性能建议，比如对于重复使用的CTE，可能需要显式缓存。 另外，用户可能遇到的常见问题，比如在CTE中使用聚合函数时的分组问题，或者在CTE中引用其他CTE时的顺序问题。例如，必须先定义CTE，然后才能在后续CTE或主查询中使用。 还需要确认Spark SQL的版本兼容性，比如某些CTE功能是否在旧版本中不可用。根据引用[2]，Spark 3.0对某些语法进行了限制，但CTE属于标准SQL，应该不受影响，但需要确认是否存在已知问题。 最后，生成相关问题时要围绕CTE的使用，比如性能优化、与临时视图的区别、递归支持、错误处理等。</think>### Spark SQL CTE使用指南 #### 一、CTE语法 CTE（公共表表达式）通过`WITH`子句定义，语法结构如下： ```sql WITH cte_name [(列别名)] AS ( -- 子查询 ) SELECT ... FROM cte_name [JOIN...]; ``` - **支持链式定义**：可定义多个CTE，用逗号分隔。 - **作用域**：仅在当前查询内有效，不存储到元数据库。 #### 二、使用场景 1. **简化复杂查询**：将多步骤逻辑拆解为可读性更强的模块。 2. **避免重复子查询**：减少代码冗余。 3. **递归查询（有限支持）**：Spark 3.0+支持有限递归场景[^1]。 #### 三、示例演示 **数据准备**：假设存在表`orders`（字段：`user_id`, `age`, `order_amount`）[^1]。 **需求**：计算年龄>18用户的各年龄段平均订单金额，并按金额降序排序。 ```sql WITH filtered_orders AS ( SELECT age, order_amount FROM orders WHERE age > 18 -- 过滤条件 ), avg_orders AS ( SELECT age, AVG(order_amount) AS avg_amount FROM filtered_orders GROUP BY age -- 聚合计算 ) SELECT age, avg_amount FROM avg_orders ORDER BY avg_amount DESC; -- 结果排序 ``` **PySpark执行**： ```python # 使用引用[1]中的SparkSession query = """ WITH filtered_orders AS (...) SELECT age, avg_amount FROM avg_orders... """ result = spark.sql(query) result.show() # 查看逻辑计划（Catalyst优化过程） spark.sql(query).explain(extended=True) # 输出包含CTE优化步骤 ``` #### 四、注意事项 1. **性能优化**： - CTE在逻辑计划中会被Catalyst优化器内联展开，**不自动缓存结果**。若需重用，可结合`CACHE TABLE`[^3]。 - 避免多层嵌套CTE导致执行计划复杂度上升。 2. **语法限制**： - CTE必须位于查询最开头，且`WITH`后直接跟CTE名称。 - 不支持跨查询复用（需通过临时视图替代）。 3. **与临时视图对比**： | 特性 | CTE | 临时视图 (`createTempView`) | |--------------------|------------------------------|------------------------------| | 作用域 | 单次查询内 | 整个Spark会话 | | 存储方式 | 逻辑定义，无物理存储 | 逻辑定义，无物理存储 | | 优化器处理 | 可能被内联优化 | 可能被Catalyst优化[^1] | #### 五、常见问题解决 **问题1：CTE中引用未定义的列** ```sql WITH cte AS (SELECT invalid_col FROM orders) SELECT * FROM cte; -- 报错：invalid_col不存在 ``` **方案**：检查子查询字段是否存在于源表。 **问题2：递归CTE报错** Spark默认**不支持递归CTE**，需确认版本兼容性（Spark 3.0+部分场景支持）。 ---
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值