"Exception: Python in worker has different version xx than that in driver xxx

即问题原因是pyspark的python环境与driver也就是主节点的python环境版本不一致


spark-submit提交程序,如若还是这个问题

在python代码中添加

import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON']='/usr/local/bin/pythonXXX' 

即可运行


也可以在/etc/spark/conf/spark-env.sh中添加如下代码,就无需在python代码中添加环境变量了

这里写图片描述

export PYSPARK_PYTHON=/usr/bin/python
export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=/usr/bin/python
### 解决 Spark Exception Python Worker Failed to Connect Back 当遇到 `org.apache.spark.SparkException: Python worker failed to connect back` 错误时,这通常意味着 PySparkPython 工作进程未能成功建立与驱动程序之间的连接。此错误可能由多种因素引起。 #### 配置环境变量 确保所有必要的环境变量已正确定义并指向正确的路径。对于 PyCharm 用户来说,设置如下所示的环境变量是重要的[^1]: - `PYTHONUNBUFFERED=1`: 这样可以防止输出缓冲问题。 - `SPARK_HOME=F:\spark-3.3.0-bin-hadoop3`: 设置为安装 Apache Spark 的目录。 - `PYSPARK_PYTHON=python`: 指定用于执行 Python 脚本解释器的位置;如果使用的是 Anaconda 或其他特定版本,则应指明完整路径。 这些配置有助于确保 PySpark 使用预期的 Python 版本运行,并且能够正确处理标准输入/输出流。 #### 增加超时时间 有时,默认的时间限制不足以让 Python 子进程完成初始化过程。可以通过调整参数来增加等待时间: ```bash --conf spark.python.worker.timeout=<seconds> ``` 将 `<seconds>` 替换为适当数值,比如 60 秒或更长时间,具体取决于集群规模和作业复杂度。 #### 日志级别调试 为了更好地理解失败原因,在提交应用程序之前更改日志记录级别的设置可以帮助获取更多诊断信息: ```scala import org.apache.log4j.{Level, Logger} Logger.getRootLogger.setLevel(Level.WARN) // 或者仅针对 Py4J 库的日志等级设为 DEBUG 获取更多信息 Logger.getLogger("py4j").setLevel(Level.DEBUG) ``` 通过上述方法之一或者组合起来尝试解决问题后,应该能减少甚至消除该异常的发生频率。 #### 测试最小化案例 创建简单的测试用例以验证基本功能是否正常工作也是很有帮助的做法。例如,在 IPython Notebook 中加载数据集并通过调用 `.collect()` 方法收集结果是一个很好的起点[^2]: ```python from pyspark import SparkContext sc = SparkContext.getOrCreate() data = sc.parallelize([1, 2, 3]) print(data.collect()) ``` 这样做的目的是确认基础架构本身不存在根本性的兼容性或其他技术障碍。
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