spark在配置 Standalone 模式，启动时报:JAVA_HOME is not set

最新推荐文章于 2025-04-23 16:00:36 发布
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#大数据 #spark

本文介绍了解决Spark中JAVA_HOME环境变量未设置的问题。通过在spark-config.sh文件中正确配置JAVA_HOME路径，可以确保Spark运行时能找到正确的Java安装位置。

问题如下图所示
在这里插入图片描述
解决方案：
在spark/sbin/spark-config.sh中添加入JAVA_HOME变量即可
如下图所示
在这里插入图片描述

Spark集群环境搭建（standalone模式）
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
07-01 5248
大数据实验教学系统Spark集群环境搭建（standalone模式）spark有以下几种运行模式，每种运行模式都有自己不同的优点和长处。安装和配置Spark环境（standalone模式）   掌握Spark集群的启动和关闭。1、在master主节点上安装和配置Spark环境   2、将配置好的Spark文件夹拷贝到三个worker节点上   3、掌握Spark集群的启动和关闭   4、测试Spark集群安装是否成功。硬件：x86_64 ubuntu 16.04服务器   软件：JDK1.8，Spark-2
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主要介绍了spark之Standalone模式部署配置详解，小编觉得挺不错的，这里分享给大家，供各位参考。
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只需要vim sbin/spark-config.sh，在此文件中导入JAVA_HOME环境变量即可正常启动。
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2. **配置Spark环境变量**：在master节点的`.bash_profile`中添加Spark相关环境变量，如SPARK_HOME，然后在所有节点上使其生效。 3. **配置slaves文件**：将`slaves.template`重命名为`slaves`，并在其中列出所有从...
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Spark 集群搭建：Standalone 模式详解
2301_80870395的博客
04-23 1017
通过以上步骤，我们成功搭建了一个 Spark Standalone 集群。这个集群为大数据处理提供了一个高效的计算平台。在实际应用中，我们可以根据业务需求进一步优化集群配置，如调整内存分配、增加节点数量等，以满足大规模数据处理的要求。同时，也要定期对集群进行维护和监控，确保其稳定运行。希望这篇博客能帮助你顺利搭建起自己的 Spark 集群，开启大数据处理之旅！如果你在搭建过程中遇到任何问题，欢迎在评论区留言交流。
Spark的Standalone模式部署
weixin_34009794的博客
04-01 121
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配置Spark Standalone集群
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spark历史服务器配置（standalone）
破晓的成长之路
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1、修改conf/spark-default.conf文件(mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf)如下 #open the log services spark.eventLog.enabled true #set the work directory of log server spark.eventLog.d...
localhost: Error: JAVA_HOME is not set.
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localhost: Error: JAVA_HOME is not set. 启动start-all.sh时出现如下错误:   root@ubuntu:/home/chenwq/hadoop/hadoop-0.21.0/bin# start-all.shThis script is Deprecated. Instead use start-dfs.sh and start-mapred...
大数据学习Spark——Standalone模式（高可用配置）
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06-03 367
所谓的高可用是因为当前集群中的Master节点只有一个，所以会存在单点故障问题。所以为了解决单点故障问题，需要在集群中配置多个Master节点，一旦处于活动状态的Master发生故障时，由备用Master提供服务，保证作业可以继续执行。这里的高可用一般采用Zookeeper设置 集群规划 1) 停止集群 sbin/stop-all.sh 2) 启动Zookeeper zk start 3) 修改spark-env.sh文件添加如下配置 注释如下内容： #SPARK_MA
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010-spark standalone模式JAVA版本WordCount代码
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Java连接Spark Standalone集群
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软件环境：spark-1.6.3-bin-hadoop2.6、hadoop-2.6.4、jdk1.7.0_67、IDEA14.1.5 ；Hadoop集群采用伪分布式安装，运行过程中只启动HDFS；Spark只启动一个Worker；使用虚拟机搭建Hadoop、Spark集群；Idea直接安装在Win10上；192.168.128.128是虚拟机ip；本机ip是：192.168.0.183；Java连
Spark中的Standalone 模式配置时的坑
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1、sbin/start-all.sh直接群起 --可能错误原因： 之前已经开启了Hadoop集群，all会重复启动，会造成DataNode假死； --解决 （1）重启能解决99%的问题 （2）重启不行，要是集群没有上传什么重要文件，建议直接格式化，简单粗暴 注意：格式化前，一定要将data和logs文件夹删掉 格式化命令：bin/hadoop namenode -format 2、Namenode is safe mode Exception in thread "main" or
Spark Standalone模式与测试
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localhost: failed to launch: nice -n 0 /usr/local/spark/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker --webui-port 8081 spark://192.168.128.131:7077 localhost: JAVA_HOME is not set localhost: full log in /usr/local/spark/logs/spark-hadoop-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-C8Desktop.out worker3: ssh: Could not resolve hostname worker3: Name or service not known worker2: ssh: Could not resolve hostname worker2: Name or service not known worker1: ssh: Could not resolve hostname worker1: Name or service not known
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07-18
<think>我们正在解决两个问题：主机名解析失败和JAVA_HOME未设置。根据引用[2]中的错误信息，在启动Spark集群时出现了“Name or service not known”错误，这表明主机名解析有问题。另外，可能还存在JAVA_HOME环境变量未设置的问题，因为Spark需要Java环境。 解决步骤： 1. **检查并设置主机名解析（解决引用[2]的问题）** - 确保每个节点的主机名配置正确，并且在/etc/hosts文件中添加所有节点的主机名和IP地址映射。 - 例如，在/etc/hosts文件中添加： 192.168.1.101 centos1 192.168.1.102 centos2 192.168.1.103 centos3 - 然后，在每个节点上执行`hostname`命令，确保主机名与/etc/hosts中设置的一致。如果不一致，可以通过命令临时修改（重启后失效）： hostname centos1 # 在centos1节点上执行 或者永久修改（修改/etc/hostname文件，然后重启）。 - 验证主机名解析：在每个节点上执行`ping centos1`、`ping centos2`、`ping centos3`，确保都能ping通。 2. **设置JAVA_HOME环境变量** - 在每个节点上，确保已经安装了Java，并且设置了JAVA_HOME环境变量。 - 可以通过以下命令检查Java是否安装： java -version - 如果没有安装，请先安装Java（例如OpenJDK）。 - 设置环境变量：编辑/etc/profile文件（全局设置）或用户主目录下的.bashrc文件（当前用户），添加： export JAVA_HOME=/path/to/your/jdk # 替换为实际的JDK安装路径 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH - 然后执行`source /etc/profile`或`source ~/.bashrc`使环境变量生效。 3. **在Spark配置中指定JAVA_HOME（可选）** - 如果已经在系统环境变量中设置了JAVA_HOME，Spark应该能自动识别。但如果仍然遇到问题，可以在Spark的配置文件中显式设置。 - 编辑Spark的配置文件`conf/spark-env.sh`（如果不存在，复制`spark-env.sh.template`并重命名）： export JAVA_HOME=/path/to/your/jdk 4. **验证Spark集群启动** - 完成上述配置后，尝试启动Spark集群： sbin/start-all.sh - 如果启动成功，可以通过jps命令查看进程，主节点上应该有Master进程，从节点上应该有Worker进程。 5. **其他注意事项** - 确保节点之间的SSH免密登录已经配置，这样Spark脚本可以在节点之间无密码启动进程。 - 防火墙：确保Spark使用的端口（如7077、8080等）是开放的。 如果按照以上步骤操作后仍然出现问题，请检查错误日志（如引用[2]中提到的日志文件：/opt/module/spark-standalone/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-centos-1.out）以获取更多信息。 引用说明： [^2]: 启动Spark集群时出现主机名解析错误，提示“Name or service not known”，这通常是由于/etc/hosts文件未正确配置或主机名设置不正确导致的。 相关问题： 1. 如何配置Spark集群节点间的SSH免密登录？ 2. Spark集群启动后，如何验证集群状态？ 3. 如何查看Spark的日志文件以排查启动错误？ 4. 在Spark集群中，如何设置不同节点的不同配置（如内存、核心数）？</think>### 解决 Spark 集群启动时的主机名解析失败和 JAVA_HOME 未设置问题 #### 问题分析 根据引用[2]中的错误信息： ```bash : Name or service not knownstname centos1 : Name or service not knownstname centos2 : Name or service not knownstname centos3 ``` 表明 Spark 无法解析集群节点的主机名，同时结合 "JAVA_HOME not set" 错误，需要同时解决两个核心问题： 1. **主机名解析失败**：DNS 或 hosts 文件配置错误导致节点间无法通信[^2] 2. **JAVA_HOME 未设置**：Spark 依赖 Java 环境但未正确配置路径 #### 解决步骤 ##### 一、修复主机名解析问题（解决引用[2]错误） 1. **在所有节点配置 /etc/hosts** ```bash # 主节点执行（以 centos1 为主节点示例） sudo vi /etc/hosts # 添加集群所有节点的 IP-主机名映射 192.168.1.101 centos1 192.168.1.102 centos2 192.168.1.103 centos3 ``` ```bash # 将配置同步到所有从节点 scp /etc/hosts root@centos2:/etc/ scp /etc/hosts root@centos3:/etc/ ``` 2. **验证主机名解析** ```bash # 在每个节点执行测试 ping centos1 ping centos2 ping centos3 # 预期结果：能收到 ICMP 回复包 ``` 3. **检查主机名配置** ```bash # 在每个节点确认主机名 hostname # 应返回如 "centos1" # 永久修改主机名（以 centos1 为例） sudo hostnamectl set-hostname centos1 ``` ##### 二、解决 JAVA_HOME 未设置问题 1. **在所有节点配置 Java 环境** ```bash # 查找 Java 安装路径 update-alternatives --list java # 示例输出：/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64/bin/java # 编辑环境配置 sudo vi /etc/profile # 添加以下内容（根据实际路径修改） export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH ``` 2. **使配置生效** ```bash source /etc/profile echo $JAVA_HOME # 验证输出 ``` 3. **在 Spark 配置中显式声明（可选）** ```bash # 在 $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh 中添加 export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64 ``` ##### 三、验证修复 1. **重启 Spark 集群** ```bash # 停止服务 $SPARK_HOME/sbin/stop-all.sh # 启动服务 $SPARK_HOME/sbin/start-all.sh ``` 2. **检查进程状态** ```bash jps # 主节点应显示: Master # 从节点应显示: Worker ``` 3. **查看日志确认** ```bash tail -f $SPARK_HOME/logs/spark-*.out # 成功日志示例: "Successfully started service 'sparkMaster'" ``` #### 配置验证表 | 检查项 | 命令 | 成功标志 | |------------------------|--------------------------|------------------------------| | 主机名解析 | `ping centos2` | 收到 ICMP 回复 | | 主机名一致性 | `hostname` | 与 /etc/hosts 中定义一致 | | Java 环境变量 | `echo $JAVA_HOME` | 返回有效 JDK 路径 | | Java 版本 | `java -version` | 显示兼容版本 (Java 8/11/17) | | Spark 进程状态 | `jps` | 显示 Master/Worker 进程 | | 节点间 SSH 通信 | `ssh centos2 hostname` | 无需密码返回主机名 | > **关键提示**： > 1. 所有节点需使用相同 Java 版本（推荐 OpenJDK 11） > 2. 确保节点间 SSH 免密登录已配置 > 3. 云环境需额外检查安全组规则 > 4. 修改配置后务必重启 Spark 服务
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