(已解决)执行spark-submit报错ERROR MapOutputTracker:70 - Missing an output location for shuffle 176

最新推荐文章于 2024-07-17 02:13:08 发布
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问题

执行spark-submit报错ERROR MapOutputTracker:70 - Missing an output location for shuffle 176和Job aborted due to stage failure: ShuffleMapStage 512 (map at MovieLensALS.scala:144) has failed the maximum allowable number of times: 4.
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解决

更改分区:spark-submit命令后加上--conf spark.sql.shuffle.partitions=520，具体数字取决于报错提示
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spark参数调整调优
萌兔兔MMQ！！
07-25 492
原理解释在hive中decimal类型是固定的用int32来表示，而标准的parquet规范约定，根据精度的不同会采用int32和int64来存储，而spark就是采用的标准的parquet格式；默认是5，挂了就设置为6；在实际生产中，通常需要根据程序中使用的缓存内存和计算内存，来划分不同的比例，从而合理的利用内存，避免OOM，提高性能；对于spark调优和OOM异常，通常都是对executor的内存做调整，spark内存模型也是指executor的内存分配，所以executor的内存管理是非常重要的；..
HBase实战（5）：Spark SQL+Hive +HBASE 使用Spark 操作分布式集群HBASE
段智华的博客
06-14 3062
HBase实战（5）：Spark SQL+Hive +HBASE 使用Spark 操作分布式集群HBASE1，基于spark 2.3.0 直接进入spark sql 客户端，提示出错，找不到“com.mysql.jdbc.Driver”root@master:/usr/local/spark-2.3.0-bin-hadoop2.6/bin# spark-sql SLF4J: Class path ...
coalesce分区数过小导致 Lost executor
wezitar的博客
12-13 1378
由于之前一套spark代码没有合并小文件，被运维警告说小文件数超过了二十万，遂在落表时重分区，因为实际落表数据最大的只有几十MB，全都改成coalesce(1)，最近由于业务发展，数据量翻倍，有一个逻辑一直执行不过，报如下错误 ERROR YarnScheduler: Lost executor Caused by: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: ResultStage 15 (sql at Data
spark经典报错:Missing an output location for shuffle 2
weixin_43806056的博客
07-26 1176
Missing an output location for shuffle
Spark常见异常:Missing an output location for shuffle
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weixin_44455388的博客
09-23 2万+
执行数据量较大的spark任务时经常会出现MetadataFetchFailedException: org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException: Missing an output location for shuffle 10 at org.apache.spark.MapOutputTracker$$anonfun$conver...
spark异常：missing an output location for shuffle 0
数据一哥，公众号：数据社
07-12 8754
Spark 任务执行报错。。。
org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException:Missing an output location for shuffle 5
需求是无耻的
11-29 7936
org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException:Missing an output location for shuffle 5 解决方案：excouters分配的内存不足，分配更多内存后解决问题
记录一次的spark-submit报错： scheduler.ShuffleMapStage: ShuffleMapStage 0 is now unavailable on executor
qq_33915826的博客
06-18 1714
必须要记录一次的spark-submit报错 spark任务若出现由于内存不足导致任务失败的情况： 一：大多数情况想的是可能 因为shuffle过程太耗内存，导致executor执行不成功，所以增大executor-memory的大小和core的数量 二、也要记住，虽然你申请了很大的内存，但是可能集群资源并没有那么多： 即你在提交spark任务时的contanier的内存总大小(每个excutor个数乘上每个excutor的内存)，超过了在 ambari YARN中配置的container的总大小。 一
Spark源码阅读02-Spark核心原理之作业执行原理
2401_85377244的博客
07-17 1065
学习技术一定要制定一个明确的学习路线，这样才能高效的学习，不必要做无效功，既浪费时间又得不到什么效率，大家不妨按照我这份路线来学习。大家不妨直接在牛客和力扣上多刷题，同时，我也拿了一些面试题跟大家分享，也是从一些大佬那里获得的，大家不妨多刷刷题，为金九银十冲一波！} else 0Ltry {//首先调用rdd.iterator，如果该RDD已经Cache或者Checkpoint，那么直接读取结果//否则计算，计算结果会保存在本地系统的BlockManager中。
ERROR executor.CoarseGrainedExecutorBackend: RECEIVED SIGNAL 15: SIGTERM
qq_33915826的博客
12-05 5933
Spark提交任务执行遇到如下错误： 1.命令行错误： 2.yarn 日志错误：（yarn日志不知如何获取的请参考上一篇博客 yarn日志打印） ERROR executor.CoarseGrainedExecutorBackend: RECEIVED SIGNAL 15: SIGTERM 19/12/05 11:03:53 INFO netty.NettyBlockTransferService...
Windows PC上创建大数据职业技能竞赛实验环境之五--hadoop、hive和spark编程
liu9ang的博客
04-14 1030
前述，我们在Windows WSL上，通过Docker容器技术实现了Hadoop集群环境，现在看看利用现有集群环境进行编程开发。 1 设置容器开启时自运行SSH服务 参照docker中安装Ubuntu无法在启动时运行ssh服务的解决方案 - llCoding - 博客园 (cnblogs.com)，在我们的hadoop-spark集群镜像中添加如下内容： vim /root/startup_run.sh chmod +x /root/startup_run.sh 编写startup_run.sh
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qq_32674727的博客
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第3点 减少shuffle的数据量，这个我也有考虑，原本三列合并为一列（key: id_data_type），没有用到的列我也drop掉。shuffle read(Map阶段)的时候数据的分区数则是由spark提供的一些参数控制，如果这个。参数值设置的很小，同时shuffle read的量很大，那么将会导致一个task需要处理的数据非常大。异常id单独拎出来处理，加盐（id_随机数），再排序，再减盐（id_去除随机数），二阶段再排序，是我们最需要考虑的，因为数据没有过于数据倾斜，最先想到的就是。
大数据常见错误解决方案（转载）
defang0693的博客
02-24 3315
1、用./bin/spark-shell启动spark时遇到异常：java.net.BindException: Can't assign requested address: Service 'sparkDriver' failed after 16 retries! 解决方法：add export SPARK_LOCAL_IP="127.0.0.1" to spark-env....
Spark常见错误问题汇总
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
07-18 2214
一.SparkSQL相关 在执行insert 语句时报错，堆栈信息为：FileSystem closed。常常出现在ThriftServer里面。 原因：由于hadoop FileSystem.get 获得的FileSystem会从缓存加载，如果多线程一个线程closedFileSystem会导致该BUG 解决方法：hdfs存在不从缓存加载的解决方式，在hdfs-site.xml 配置 fs.hdfs.impl.disable.cache=true即可 ...
启动spark-shell报错Error: A JNI error has occurred, please check your installation and try again怎么解决
最新发布
10-16
启动Spark Shell时遇到JNI错误通常是由于环境配置问题或某些依赖库未正确安装导致的。以下是几种可能的解决方案： 1. **检查Java版本**：确保你的系统上安装了正确的Java Development Kit (JDK) 版本，并且`JAVA_HOME`环境变量指向的是正确路径。 2. **更新或安装Scala**：Spark Shell基于Scala运行，确认你已安装Scala并将其添加到PATH中，因为Spark Shell实际上是Scala REPL。 3. **检查Spark安装**：确保Apache Spark已经正确安装并且路径设置无误，尤其是`SPARK_HOME`环境变量。确认`bin/spark-submit`命令可用。 4. **清理旧的JVM缓存**：有时，旧的JVM内存映射文件可能导致冲突，尝试删除`$SPARK_HOME/conf/jvm.properties`文件中的`spark.jvmargs`行，然后重启Spark Shell。 5. **修复JNI库**：如果错误涉及到JNI库，可能需要重新编译Spark，确保所有必要的C/C++库都链接正确。 6. **查看日志**：检查Spark启动日志(`$SPARK_HOME/logs`)，里面可能会有更详细的错误信息，帮助定位问题。 7. **干净启动**：尝试在一个全新的环境中，比如单独创建一个新的虚拟环境或Docker容器，避免现有环境的影响。
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