Spark 异常集锦

最新推荐文章于 2024-04-26 09:51:23 发布
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#spark

1. Spark


2. Spark Streaming

2.1 No output streams registered, so nothing to execute

异常原因: 没有触发 DStream需要的 action
解决方法: 使用以下方法之一触发:

print()
foreachRDD()
saveAsObjectFiles()
saveAsTextFiles()
saveAsHadopFiles()




client.StandaloneAppClient$ClientEndpoint: Failed to connect to master bigdata3:7077
zhengzaifeidelushang的博客
11-11 1525
Spark-submit提交应用程序命令 [root@bigdata1 conf]# spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master spark://bigdata1:7077,bigdata2:7077,bigdata3:7077 \ --executor-memory 1G \ --total-executor-cores 1 \ /moudle/spark-3.0.1/examples/jars/spark-exa
【Spark 实战系列】sparkstreaming 中使用 StreamingListener 完成程序的异常报警功能
JasonLee实时计算
11-17 789
上一篇文章中说了 StreamingListener 的使用,可以自己获取到很多的信息,比如程序的处理延迟,调度延迟,在流式的任务中,报警是非常重要的,比如程序运行延迟太大,或者调度延迟变大,都会对程序的稳定性造成影响,我们需要及时的知道这些信息,做出相应的处理,下面就来看一下如何基于 StreamingListener 完成对 sparkstreaming 程序异常的监控报警功能(代码还是之前的)。
java异常类
qq_36176985的博客
02-28 463
Java Exception： 1、Error 2、Runtime Exception 运行时异常 3、Exception 4、throw 用户自定义异常 异常类分两大类型：Error类代表了编译和系统的错误，不允许捕获；Exception类代表了标准Java库方法所激发的异常。Exception类还包含运行异常类Runtime_Exception和非运行异常类Non_Runtime
spark提交java程序异常
数据之路-忆梦前程
09-07 594
错误 Exception in thread "main" java.lang.SecurityException: Invalid signature file digest for Manifest main attributes   scala的jar包没任何问题 用java写的jar包提交到spark的时候抛错 zip -d JarName.jar META-INF/*.S
java常见运行时异常
Spark
03-03 813
ArithmeticException - 算术运算中，被0除或模除 ArrayIndexOutOfBoundsException -数组越界访问 ArrayStoreException - 数据存储异常，写数组操作时，对象或数据类型不兼容 ClassCastException - 类型转换异常 IllegalArgumentException - 方法的参数无效 IllegalThreadSta
StandaloneAppClient$ClientEndpoint: Failed to connect to master master:7077
qq_33465047的博客
09-24 5616
出现这种问题时， 21/09/09 09:38:31 WARN StandaloneAppClient$ClientEndpoint: Failed to connect to master master:7077 org.apache.spark.SparkException: Exception thrown in awaitResult: at org.apache.spark.util.ThreadUtils$.awaitResult(ThreadUtils.scala:301)
基于Spark的实时日志分析及异常检测系统 Flume + Kafka + Hbase + Spark-Streaming
03-14
在大数据处理领域，基于Spark的实时日志分析与异常检测系统是常见的应用场景，尤其是在人工智能（AI）领域。这里提到的"人工智能-spark"项目，结合了Flume、Kafka、HBase以及Spark-Streaming，构建了一个高效且实时...
spark错误集锦
chanyue123的博客
04-26 1425
spark遇到的错误 持续更新
spark-outlier:React异常值检测引擎
06-19
预测作品。 是一个开放的预测引擎集合，旨在满足当今广泛的分析需求。 预测作品。 为 Elasticsearch 带来预测分析... 异常值检测引擎是开放集成的九个成员之一，旨在发现大规模数据集中的异常和人类行为，以降低风险。
Spark写本地异常修复包
07-10
运行时写本地window磁盘报错：Exception in thread "main" ExitCodeException exitCode=-1073741701: at org.apache.hadoop.util.Shell.runCommand(Shell.java:1009) msvcr120.dll文件缺失 方法一： ...
【spark】异常：org.apache.spark.sql.AnalysisException: resolved attribute(s)
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lsr40的博客
04-08 2万+
本人菜鸟一只，天天写bug，今天又来记录一个解决了的bug！ 业务逻辑： 1、从一张行为表中，抽取有特点行为的用户 2、将这部分用户id拿到之后保存 3、然后再将这部分用户id关联回行为表，获得这部分用户的所有行为 具体代码我就不贴出来了，应该比较简单吧，就是读取行为表，过滤特定的行为，然后将这部分数据去重就得到特定行为的用户，最后把这些用户关联回行为表，就拿到了这部分特定用户的行为 ...
Spark入门案例--出租车数据分析
Enche的博客
04-03 9335
通过分析出租车数据，然后使用KMeans对经纬度进行聚类，然后按照（类别，时间）进行分类，再统计每个类别每个时段的次数。数据地址 链接: https://pan.baidu.com/s/166dKRUpryHWZ2F8wLA3eyw 密码: g9dz数据格式以及意义：111,30.655325,104.072573,173749111,30.655346,104.072363,173828111,...
不得了！日本出版社竟是这样吸引死宅学编程的
程序猿
11-15 546
程序员头条（微信号：CoderTop） 猿妹 整编 为了吸引死宅们学编程，日本出版社竟然连编程教材都是萌妹子动漫。 日本出版社“翔泳社”推出 IT 专业用语拟人化的 IT 说明书，将书中相关名词用萌妹子来表现，并对其性格等方面进行了设定。 比如 HTTP 酱由于在互联网上应用最为广泛，经常与大家见面，因此被设计成了偶像。她与
spark异常汇总(持续更新中~~)
小蜜蜂
02-28 881
目录 1 idea运行spark javaApi 异常 问题点: 问题再现: 解决方案: 1 idea运行spark javaApi 异常 问题点: idea不识别spark泛型,报异常但是能正常运行(maven clean) 问题再现: 入下图 incompatible types.required JavaRDD<String> but 'flatMap' was...
WARN Worker: Failed to connect to master
漫游学海之旅
10-23 8472
问题   对Spark进行Standalone模式布局，     在节点 机器上           启动           > ./sbin/start-slave.sh spark://MasterURL:7077         新增 Worker          > ./bin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Wo
Spark 异常汇总（持续更新）
weixin_30905133的博客
05-03 358
Only one SparkContext may be running in this JVM (see SPARK-2243). To ignore this error, set spark.driver.allowMultipleContexts = true. The currently running SparkContext was created at: org.apache...
spark异常场景
最新发布
07-19
### Spark 常见异常场景及解决方案 #### 1. 数据倾斜（Data Skew） 数据倾斜是Spark中最常见的性能问题之一，表现为某些任务处理的数据量远大于其他任务，导致作业执行效率下降。数据倾斜通常发生在Shuffle操作中，如`groupByKey`、`reduceByKey`、`join`等操作。 - **现象**：部分任务执行时间远超其他任务；Shuffle读写量异常大；Executor内存溢出（OOM）。 - **解决方案**： - **聚合元数据**：在执行Shuffle操作前，先对数据进行预聚合，减少Shuffle数据量[^3]。 - **使用Salting技术**：对倾斜的key进行加盐处理，将一个key拆分为多个逻辑key，从而分散数据分布[^2]。 - **优化Shuffle操作**：避免不必要的Shuffle操作，如使用`map`替代`groupByKey`+`map`的方式[^4]。 - **调整分区策略**：使用`repartition`或`coalesce`重新分配数据分区，使数据更均匀分布[^2]。 #### 2. 内存溢出（Out of Memory, OOM） 内存溢出是Spark作业中常见的错误之一，通常表现为Executor或Driver端的内存不足。 - **现象**：Executor报错“ExecutorLostFailure”；Driver端出现“OutOfMemoryError”。 - **解决方案**： - **增加Executor内存**：通过`spark.executor.memory`参数增加Executor的堆内存。 - **调整GC策略**：选择合适的垃圾回收器（如G1GC）并优化GC参数。 - **减少任务并行度**：降低`spark.sql.shuffle.partitions`的值，减少单个任务处理的数据量。 - **优化数据结构**：使用更高效的数据结构（如使用`DataFrame`替代`RDD`）。 #### 3. 任务执行失败（Task Failure） 任务执行失败可能由多种原因引起，如代码逻辑错误、资源不足、数据质量问题等。 - **现象**：任务在执行过程中抛出异常；任务重试多次后失败。 - **解决方案**： - **查看Spark UI**：通过Spark UI查看失败任务的详细日志，定位具体错误原因[^5]。 - **检查日志文件**：分析Executor和Driver的日志，查找异常堆栈信息。 - **增加重试次数**：通过`spark.task.maxFailures`参数增加任务的最大失败次数。 - **优化代码逻辑**：确保代码中没有空指针、类型转换错误等问题。 #### 4. 资源调度不足（Resource Allocation Issues） 当集群资源不足时，Spark作业可能无法获得足够的Executor或CPU资源，导致作业执行缓慢或失败。 - **现象**：作业长时间处于等待状态；Executor启动失败。 - **解决方案**： - **调整资源请求参数**：合理设置`spark.executor.instances`、`spark.executor.cores`和`spark.executor.memory`等参数。 - **使用动态资源分配**：启用`spark.dynamicAllocation.enabled`，根据作业负载动态分配Executor资源。 - **优化作业优先级**：在多用户环境中，合理设置作业的优先级，确保关键作业优先执行。 #### 5. Shuffle失败（Shuffle Fetch Failed） Shuffle失败通常发生在Shuffle阶段，由于数据传输问题或Executor丢失导致。 - **现象**：报错“ShuffleMapTask: Failed to serialize task”，“FetchFailedException”等。 - **解决方案**： - **增加Shuffle文件打开数限制**：检查文件系统（如HDFS）的配置，确保足够多的文件描述符可用。 - **调整Shuffle管理器**：使用`spark.shuffle.manager`参数选择合适的Shuffle管理器（如`sort`或`tungsten-sort`）。 - **优化Shuffle数据量**：减少Shuffle阶段的数据量，如使用`reduceByKey`替代`groupByKey`。 #### 6. 数据读写异常（Data Source Exceptions） 在读写外部数据源（如HDFS、Hive、Kafka等）时，可能出现连接失败、数据格式错误等问题。 - **现象**：读取或写入数据时报错，如“FileNotFoundException”、“ClassNotFoundException”等。 - **解决方案**： - **检查数据路径**：确保HDFS或Hive表路径正确，文件存在且可读。 - **配置依赖库**：确保Driver和Executor都包含所需的数据源依赖（如JDBC驱动、Parquet格式支持等）。 - **使用合适的格式**：确保读取的数据格式与实际存储格式一致（如JSON、CSV、Parquet等）。 --- ### 示例代码：使用Salting技术缓解数据倾斜 ```python from pyspark.sql import SparkSession import random def add_salt(key, salt_buckets=10): return (key, random.randint(0, salt_buckets - 1)) def remove_salt(salted_key): return salted_key[0] # 初始化Spark会话 spark = SparkSession.builder \ .appName("DataSkewHandling") \ .getOrCreate() # 假设原始数据为RDD[(key, value)] data = spark.sparkContext.parallelize([ ("a", 1), ("a", 2), ("a", 3), ("b", 4), ("c", 5) ]) # 添加盐值 salted_data = data.map(lambda x: ((add_salt(x[0])), x[1])) # 重新分区以分散数据 salted_data = salted_data.partitionBy(spark.sparkContext.defaultPartitioner(salted_data)) # 执行聚合操作 aggregated_data = salted_data.reduceByKey(lambda a, b: a + b) # 移除盐值 result = aggregated_data.map(lambda x: (remove_salt(x[0]), x[1])) # 输出结果 result.collect() ``` --- ###
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