一 spark on yarn cluster模式提交作业，一直处于ACCEPTED状态，改了Client模式后就正常了

最新推荐文章于 2025-06-12 23:56:43 发布

张超_

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分类专栏： Spark

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本文记录了一个Spark作业在YARN上采用cluster模式提交时遇到的问题，即作业一直处于accept状态无法运行。文章详细描述了测试环境的资源情况、提交命令及错误日志，并提供了尝试的解决方案。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1. 提交spark作业到yarn，采用client模式的时候作业可以运行，但是采用cluster模式的时候作业会一直初一accept状态。

背景：这个测试环境的资源比较小，提交作业后一直处于accept状态，所以把作业的配置也设置的小。

submit 语句：
spark-submit \
spark-submit \
--class a.kafka_streaming.KafkaConsumer    \
--master yarn    \
--deploy-mode cluster \
--driver-memory 1G \
--num-executors 1 \
--executor-cores 1 \
--executor-memory 1G \
--jars spark-streaming-kafka_2.10-1.6.2.jar,kafka_2.10-0.8.2.1.jar,metrics-core-2.2.0.jar \
my_streaming.jar

2：报错如下：


18/03/13 09:51:57 INFO Client: Application report for application_1520510149375_0015 (state: ACCEPTED)
18/03/13 09:51:58 INFO Client: Application report for application_1520510149375_0015 (state: ACCEPTED)
18/03/13 09:51:59 INFO Client: Application report for application_1520510149375_0015 (state: ACCEPTED)
18/03/13 09:52:00 INFO Client: Application report for application_1520510149375_0015 (state: ACCEPTED)
18/03/13 09:52:01 INFO Client: Application report for application_1520510149375_0015 (state: ACCEPTED)
18/03/13 09:52:02 INFO Client: Application report for application_1520510149375_0015 (state: ACCEPTED)

3:环境的资源少了，

4: 措施（最后这个问题还是没有解决）：

1：把以下配置有1G调小，

yarn.scheduler.minimum-allocation-mb: 256m

2 修改capacity-scheduler.xml。

yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent从更改0.1为0.5。

3:也可以把Driver和Executor的内存设置到合适位置（不能大也不能小）