ERROR spark.SparkContext: Error initializing SparkContext. java.net.BindException: Cannot assign req

本文记录了Spark在单机环境下部署时遇到的端口绑定失败问题及解决过程。错误信息显示Akka无法绑定到指定IP或端口,通过调整spark-env.sh中的配置,将SPARK_MASTER_IP和SPARK_LOCAL_IP设置为127.0.0.1,成功解决了该问题。

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ERROR spark.SparkContext: Error initializing SparkContext.
java.net.BindException: Cannot assign requested address: Service 'sparkDriver' failed after 16 retries!


spark单机部署问题

1.端口不能绑定

$SPARK_HOME/bin/run-example SparkPi 10

15/02/27 16:14:36 INFO Remoting: Starting remoting

15/02/27 16:14:36 ERROR NettyTransport: failed to bind to bt-199-037.bta.net.cn/202.106.199.37:0, shutting down Netty transport

15/02/27 16:14:36 WARN Utils: Service 'sparkDriver' could not bind on port 0. Attempting port 1.

15/02/27 16:14:36 INFO RemoteActorRefProvider$RemotingTerminator: Shutting down remote daemon.

15/02/27 16:14:36 INFO RemoteActorRefProvider$RemotingTerminator: Remote daemon shut down; proceeding with flushing remote transports.

15/02/27 16:14:36 INFO RemoteActorRefProvider$RemotingTerminator: Remoting shut down.

15/02/27 16:14:36 INFO Slf4jLogger: Slf4jLogger started

15/02/27 16:14:36 INFO Remoting: Starting remoting

15/02/27 16:14:36 ERROR NettyTransport: failed to bind to bt-199-037.bta.net.cn/202.106.199.37:0, shutting down Netty transport

Exception in thread "main" java.net.BindException: Failed to bind to: bt-199-037.bta.net.cn/202.106.199.37:0: Service 'sparkDriver' failed after 16 retries!

        at org.jboss.netty.bootstrap.ServerBootstrap.bind(ServerBootstrap.java:272)

        at akka.remote.transport.netty.NettyTransport$$anonfun$listen$1.apply(NettyTransport.scala:393)



处理方法

从现象来看应该akka不能绑定到ip或者端口,从http://mail-archives.apache.org/mod_mbox/spark-user/201402.mbox/<9A13072E9AA64A9B846FACA846FCA7C8@gmail.com>中找到方法。


spark-env.sh中添加配置:

export  SPARK_MASTER_IP=127.0.0.1

export  SPARK_LOCAL_IP=127.0.0.1

这个错误是由于SparkContext初始化时出现问题导致的。具体来说,第一个引用中的错误是因为系统内存不足,需要增加堆大小。而第二个引用中的错误是因为所需的执行器内存超过了集群的最大阈值。需要检查'yarn.scheduler.maximum-allocation-mb'和'yarn.nodemanager.resource.memory-mb'的值是否正确设置。 解决这个问题的方法取决于具体的情况。如果是第一个引用中的问题,可以通过增加堆大小来解决。可以通过以下方式增加堆大小: ```shell spark-submit --conf spark.driver.memory=4g --conf spark.executor.memory=4g your_app.py ``` 这将把驱动程序和执行器的内存限制都设置为4GB。如果需要更多的内存,可以相应地增加这些值。 如果是第二个引用中的问题,需要检查集群的配置。可以通过以下方式检查和修改配置: 1. 检查'yarn.scheduler.maximum-allocation-mb'和'yarn.nodemanager.resource.memory-mb'的值是否正确设置。可以使用以下命令检查: ```shell yarn getconf -confKey yarn.scheduler.maximum-allocation-mb yarn getconf -confKey yarn.nodemanager.resource.memory-mb ``` 2. 如果这些值太低,可以通过以下方式修改它们: ```shell yarn-site.xml <property> <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name> <value>8192</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name> <value>8192</value> </property> ``` 这将把'yarn.scheduler.maximum-allocation-mb'和'yarn.nodemanager.resource.memory-mb'的值都设置为8192MB。如果需要更多的内存,可以相应地增加这些值。
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