initial job has not accepted any resources

最新推荐文章于 2023-05-25 10:04:56 发布
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分类专栏： Java&Scala Spark 文章标签： spark
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1.spark中–executor-memory设置的比实际值大，可减小该值
2.之前的程序仍在运行

spark-summit 中出现Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that wor
简单就好
03-23 3364
spark-summit 中出现Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that…Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered
spark报错Initial job has not accepted any resources； check your cluster UI to ensure that workers are
qq_39954916的博客
10-02 1895
报错: Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient resources 我在jupyter notebook中以： spark = SparkSession.builder.master('spark://hadoop101:7077').appName('apply123').getOrCre..
Initial job has not accepted any resources
浮世与人心的博客
04-28 577
关于spark ：Initial job has not accepted any resources 早几天，在客户端提交job的时候 突然遇到了一个新的问题，代码没变，环境没变，出现了这个异常（因为问题已经解决了，就不贴图了），感觉很莫名奇妙。 在集群的日志中 ，我们可以看到这个这样一个错误： 在网上 找了很久的资料，说可能是 ip不对，去服务器，特意去ping了一下，能ping通，就给排掉...
Spark报错~WARN TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources； check your clu
qq_61324603的博客
05-25 1353
内存不知道满不满可以去独立集群Web界面查看应用的运行情况，打开浏览器，访问master:8080,节点的内存满了，内存可以在spark的配置文件—>spark-env.sh中可以看到。意思是：初始作业未接受任何资源；请检查群集UI以确保工作进程已注册并且有足够的资源。查看各个节点内存和使用情况，可以看到我的三个节点的内存有使用所以是1的。
Spark报错：Initial job has not accepted any resources
BigData_Mining的博客
06-26 1816
警告信息：初始化job的时候，没有获取到任何资源，检查你的集群，确保workers已经被注册和有足够的内存资源。问题出现的可能原因：worker节点没有启动；你分配的内存资源超过worker节点的内存容量（就是内存溢出了）...
spark - Initial job has not accepted any resources...没有接受到数据
临地的博客
08-05 1010
1.表现与原因 表现为将spark streaming提交到集群时（setMaster()），没有接受到任何数据，并打印 Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient resources 原因为集群没有资源执行job，基本是因为只启动了msater，没有启动work 2.解决方法 启动work即
Spark运行时遇到的错误 scheduler.TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources
01-07
scheduler.TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your clus ter UI to ensure that workers are registered and have sufficient resources 调度器：初始化Job时没有足够的资源，...
记录-----解决Spark之submit任务时的Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensu问题
gk91620的博客
09-12 2470
大多数是集群资源有限导致的问题。注意合理分配资源   原则1：首先，保证至少有一个executor可以成功启动，否则，提交的spark应用是无法跑起来的 如何保证？ 第一点：--executor-cores <= SPARK_WORKER_CORES(spark-env.sh中设置的参数)，否则会出现资源不足报错   第二点：--executor-memorry <= SP...
HiBench运行spark用例报Initial job has not accepted any resources错误
wifeisboss的博客
07-01 2499
最近使用HiBench基准测试工具测试Spark性能。 但每当启动测试过程后不救，HiBench就提示错误： WARN scheduler.TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and h
initial job has not accepted any resources； check your cluster ui to ensure（全网都无法解决，看这里）
Pearcat的博客
11-09 3146
以下办法都失效时：给出新方法 - 增加内存 - 重启 hadoop spark - 检查防火墙，端口 - 检查 hosts 配置文件
Spark提交Jar任务警告: Initial job has not accepted any resources;
时间静止
12-20 2374
错误信息描述 在Spark提交任务时, 会一直出现下面警告 WARN TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient resources
Initial job has not accepted any resources； check your cluster UI to ensure...
succeedloveaaaa的专栏
03-21 3729
Spark on YARN执行任务driver端报错： org.apache.spark.scheduler.cluster.YarnScheduler: Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient resources 查了下网上出现这个问题的原因挺多的，下面记录下我遇到的情况： 1、先讲下基本配置
Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registe
zkyxgs518的博客
11-20 8830
spark集群搭建完成后，笔者在测试的过程中出现了：Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient resources 这样的错误 查阅了很多资料都没有得到解决。 首先分析该错误的原因 ...
Initial job has not accepted any resources； check your cluster UI to ensure that workers are registe
qq_14945847的博客
05-07 875
Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registe
Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are...
Mr Zhu's little cute
08-06 1691
在集群上运行spark应用程序时，出现： Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient resources 如下图所示：原因是下图最后一段代码：pairRDD.foreach(println) 应该...
【问题解决】本地提交任务到Spark集群报错：Initial job has not accepted any resources
热门推荐
nazhidao的专栏
04-17 2万+
本地提交任务到Spark集群报错：Initial job has not accepted any resources错误信息如下：18/04/17 18:18:14 INFO TaskSchedulerImpl: Adding task set 0.0 with 2 tasks18/04/17 18:18:29 WARN TaskSchedulerImpl: Initial job has no...
spark报错：WARN TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources； check your cluster UI...
Iv_zzy的博客
11-05 9423
Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient resources
WARN TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources； check your……解决方法，两种可能原因
weixin_48620718的博客
04-14 9348
WARN TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient resources，意思是：初始作业未接受任何资源；请检查群集UI以确保工作进程已注册并且有足够的资源。 出错可能有两种原因。 第一种：是spark节点的内存满了，内存可以在spark的配置文件—>spark-
Spark-shell执行RDD操作时报Initial job has not accepted any resources问题解决过程
weixin_44042314的博客
03-05 1045
因为资源紧缺，用一台16G内存的虚拟机搭建了整套CDH6.1的大数据环境，全部服务启动后仅剩不到1G的内存了。 测试spark-shell时，在执行RDD的action类操作时总是报Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and h...
Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient resources
05-12
这个错误通常发生在使用分布式计算框架（如Apache Spark）运行作业时，由于集群资源不足或配置问题导致的。 建议您检查以下几个方面： 1. 检查集群管理器（如YARN、Mesos等）的UI，确保集群中有足够的可用资源，并且没有节点因为故障或维护而离线。 2. 检查您的应用程序配置是否正确，并且您请求的资源与集群中可用的资源匹配。 3. 确保您的应用程序和集群之间的网络连接正常，并且没有任何防火墙或网络配置问题。 4. 如果您使用的是云服务提供商的集群，检查是否有足够的资源配额，并且您的账户是否有足够的权限来运行作业。 如果以上步骤都没有解决问题，您可以考虑调整应用程序或集群配置，或联系您的集群管理员或云服务提供商的支持团队。
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