Spark2.x---5.Executor模块

最新推荐文章于 2024-02-23 18:52:18 发布
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分类专栏： spark源码分析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/shuitai2017/article/details/76798051
本文介绍了Spark中Executor模块的作用及工作流程，特别是在Standalone模式下与其他组件的交互过程。Executor负责运行Task计算任务并将结果返回给Driver。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Executor模块是负责运行Task计算任务，并将结果返回给Driver，尽管Spark支持多种资源调度框架，比如mesos，yarn，standalone，这些资源框架在分配资源以后，最后都会让Executor完成最后的计算。

下面主要介绍Standalone模式下Executor模块交互过程:











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MPU6050.zip
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MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器，它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据，对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上，通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信，获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件，包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`，该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如，`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址，`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中，首先需要包含`MPU6050.h`头文件，然后创建`MPU6050`对象，并调用`begin()`函数初始化传感器。之后，可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据，通常还需要进行校准和滤波，以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础，它是一种低引脚数的串行通信协议，允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持，使得用户无需深入了解通信细节，就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度（X、Y、Z轴）和角速度（同样为X、Y、Z轴）。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动，而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据，可以进一步计算出物体的姿态（如角度和角速度变化）。 在嵌入式开发领域，特别是使用STM32微控制器时，也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口，可以实现更复杂的控制算法。然而，基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中，除了基本的传感器读取，还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP（数字运动处理器）功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据，实现更高级的运动估计，减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器，广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件，开发者可以轻松地与传感器交互，获取并处理数据，实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径，通过这些资源，开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
【python毕业设计】通用排课系统(django)（完整项目源码+mysql+说明文档+LW+PPT）.zip
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对于学生端，核心需求在于能够轻松访问并管理自己的课程表[8]。学生需要能够方便地完成注册、登录，并查看专属于自己的课程详细信息，包括不限于时间、地点、教师等。系统应支持当课程表中任何课程时间发生变动，需要及时在系统内进行更新，保障课程信息的时效性。 教师端的功能需求主要集中在课程表的查看和管理。教师与学生一样，同样需要能够方便地查看自己的教学课表，了解课程时间、地点和相关学生班级信息。系统应允许教师接收课程安排的更新通知，并查看学生的出勤情况，以便及时跟进学生的课程进展。 管理员的功能需求主要集中在课程维护和用户管理。管理员负责管理用户的权限设置，包括教师和学生的账户管理。与此同时，管理员负责监控系统的性能和安全状态，并执行必要的系统升级和维护。管理员重点需要管理课程信息、班级信息，并进行教室分配和课程表生成，确保系统功能的正常运行，满足教师和学生的日常使用需求。 完整前后端源码，部署后可正常运行！ 环境说明 开发语言：python后端 python版本：3.7 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：pycharm
qzs@master:/opt/module/spark-standalone$ sbin/start-all.sh starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to /opt/module/spark-local/logs/spark-qzs-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-master.out localhost: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /opt/module/spark-local/logs/spark-qzs-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-master.out localhost: failed to launch: nice -n 0 /opt/module/spark-local/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker --webui-port 8081 spark://master:7077 localhost: at org.apache.spark.deploy.worker.Worker.main(Worker.scala) localhost: Caused by: java.lang.IllegalStateException: java.lang.NoSuchMethodException: java.nio.DirectByteBuffer.<init>(long,int) localhost: at org.apache.spark.unsafe.Platform.<clinit>(Platform.java:62) localhost: ... 16 more localhost: Caused by: java.lang.NoSuchMethodException: java.nio.DirectByteBuffer.<init>(long,int) localhost: at java.base/java.lang.Class.getConstructor0(Class.java:3761) localhost: at java.base/java.lang.Class.getDeclaredConstructor(Class.java:2930) localhost: at org.apache.spark.unsafe.Platform.<clinit>(Platform.java:55) localhost: ... 16 more localhost: 25/03/30 22:58:52 INFO ShutdownHookManager: Shutdown hook called localhost: full log in /opt/module/spark-local/logs/spark-qzs-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-master.out
03-31
<think>好的，用户现在遇到了启动Spark集群的问题。之前已经解决过Java版本的问题，现在运行start-all.sh时，Worker启动失败，报错是java.lang.NoSuchMethodException: java.nio.DirectByteBuffer.<init>(long,int)。需要分析原因并提供解决方案。 首先，用户提供的错误日志显示，问题出在Spark的Worker节点启动时，尝试调用java.nio.DirectByteBuffer的构造函数失败。根据错误信息，这个构造函数需要long和int参数，但Java版本可能不兼容。用户之前设置的是JDK 8，但可能Worker节点实际使用的Java版本不同。 回忆之前的对话，用户之前配置了JAVA_HOME为JDK8，但可能存在配置未完全生效的情况。此时需要检查Worker节点上的Java版本是否确实为8。可能用户虽然设置了JAVA_HOME，但PATH变量可能被覆盖，或者Spark启动脚本没有正确读取环境变量，导致使用了系统默认的Java版本，比如Java 21。 另外，错误中的java.base/java.lang.Class.getConstructor0(Class.java:3761)提示可能使用了Java 9及以上版本，因为Java 9模块化后，某些内部API被限制访问。DirectByteBuffer的构造函数在Java 8中存在，但在更高版本中可能被移除或无法访问，导致NoSuchMethodException。 接下来，可能的解决方案是确保所有节点都使用Java 8，并在Spark配置中显式指定JAVA_HOME。此外，检查Spark的启动脚本是否在Worker节点正确加载了环境变量，或者是否有其他配置文件覆盖了JAVA_HOME的设置。 用户可能没有意识到，虽然主节点配置正确，但Worker节点可能没有相同的配置，尤其是在分布式环境中。需要指导用户检查所有节点的Java版本，并统一配置。另外，可能需要调整Spark的环境脚本，如spark-env.sh，确保JAVA_HOME被正确设置。 还可能涉及到Spark版本与Java版本的兼容性问题，比如Spark某个版本可能需要特定Java版本。用户使用的Spark版本是否支持Java 8？如果用户尝试在Java 11或更高版本运行旧版Spark，可能会出现此类问题。需要确认Spark版本对应的Java要求，并建议用户使用兼容的组合。 此外，错误日志中的路径是/opt/module/spark-local，可能用户使用的是本地模式，但配置可能有误。需要检查spark-env.sh中的配置，确认JAVA_HOME是否正确导出，是否有其他参数影响。 总结步骤：1. 确认所有节点Java版本为8；2. 检查Spark配置中的JAVA_HOME；3. 添加--add-opens参数解决模块访问问题；4. 更新Spark或Java版本以兼容。</think>--- ### **问题分析** 你尝试启动 Spark 集群时，Worker 进程启动失败，报错核心信息为： ```log Caused by: java.lang.NoSuchMethodException: java.nio.DirectByteBuffer.<init>(long,int) ``` 结合日志中的 `java.base` 路径（如 `java.base/java.lang.Class`），可以确定 **Worker 进程实际使用的 Java 版本是 Java 9+**（Java 9 开始引入模块化系统，`java.base` 是模块化后的包路径）。而 Spark 3.x 及以下版本在 Java 11+ 中运行时，可能因反射访问受限出现此问题。 --- ### **原因定位** 1. **Java 版本冲突**： - 虽然你通过 `JAVA_HOME` 指定了 Java 8，但 Worker 进程可能未正确继承该配置，实际仍使用系统默认的 Java 21（如 OpenJDK 21）。 - **关键证据**：日志中 `java.base` 表明使用了 Java 9+，而 Java 8 的包路径为 `java.lang.Class`（无模块名）。 2. **Spark 版本与 Java 版本不兼容**： - Spark 3.2 及以下版本默认兼容 Java 8，对 Java 11+ 需要额外配置（如添加 `--add-opens` 参数）。 - 如果你使用的 Spark 版本较旧，直接运行在 Java 11+ 上会因模块访问限制报错。 --- ### **解决方案** #### **方法 1：强制所有节点使用 Java 8** 确保 **所有节点（包括 Master 和 Worker）** 的默认 Java 版本为 8： 1. 检查全局 Java 版本： ```bash java -version # 应显示 Java 8 update-alternatives --config java # 切换默认 Java 版本到 8 ``` 2. 在 Spark 配置文件中显式指定 `JAVA_HOME`： 编辑 `spark-env.sh`（位于 `$SPARK_HOME/conf/`）： ```bash export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_361 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH ``` 3. 重启 Spark 集群： ```bash sbin/stop-all.sh sbin/start-all.sh ``` --- #### **方法 2：兼容 Java 11+（若必须使用高版本 Java）** 在 `spark-defaults.conf` 中添加 JVM 参数，允许反射访问 `DirectByteBuffer` 的构造函数： ```bash spark.executor.extraJavaOptions --add-opens=java.base/java.nio=ALL-UNNAMED spark.driver.extraJavaOptions --add-opens=java.base/java.nio=ALL-UNNAMED ``` 重启集群后验证是否生效。 --- #### **方法 3：升级 Spark 版本** Spark 3.3+ 已修复 Java 11+ 兼容性问题。建议升级 Spark 版本： ```bash # 下载 Spark 3.5.1（截至 2024 年 3 月的最新稳定版） wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.5.1/spark-3.5.1-bin-hadoop3.tgz # 解压并替换旧版本 tar -zxvf spark-3.5.1-bin-hadoop3.tgz -C /opt/module/ ``` --- ### **操作验证** 1. 检查 Worker 日志（路径在报错中给出）： ```bash tail -n 50 /opt/module/spark-local/logs/spark-qzs-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-master.out ``` 确认日志中无 `NoSuchMethodException` 报错。 2. 访问 Spark Web UI（默认端口 8080），确认 Worker 节点已正常注册。 --- ### **总结** - **核心问题**：Spark 进程实际使用了 Java 11+，但代码依赖 Java 8 的 `DirectByteBuffer` 构造函数。 - **推荐方案**：统一使用 Java 8（方法 1），或升级 Spark 到 3.3+（方法 3）。 - **临时规避**：通过 `--add-opens` 绕过模块限制（方法 2）。
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