解决使用Docker或Kubernetes部署的大数据集群中Spark Shell闪退的问题

最新推荐文章于 2025-02-17 21:29:27 发布

HackMasterX

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文章标签：大数据 docker kubernetes 编程

本文链接：https://blog.csdn.net/HackMasterX/article/details/132878483

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在Docker或Kubernetes部署的Spark集群中遇到Spark Shell闪退问题，本文分析了可能的原因并提供了四个解决方案：检查Spark版本和依赖项、确认环境变量配置、检查网络配置以及查看日志。确保兼容性、正确配置类路径和环境变量、解决网络问题，并通过日志定位错误，可以帮助解决Spark Shell无法正常运行的问题。

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解决使用Docker或Kubernetes部署的大数据集群中Spark Shell闪退的问题

在大数据处理中，Spark是一个广泛使用的分布式计算框架，它提供了强大的数据处理和分析能力。为了方便管理和部署大数据集群，许多人选择使用Docker或Kubernetes（简称K8s）来运行Spark集群。然而，有时候在使用Spark Shell时会遇到闪退的问题，本文将介绍如何解决这个问题。

问题描述

在使用Docker或Kubernetes部署的大数据集群中，当我们尝试运行Spark Shell时，它会意外退出。这种问题可能会导致我们无法使用Spark Shell进行交互性的数据分析和调试工作。下面是一个示例的Spark Shell闪退的问题描述：

$ spark-shell
...
...
Error: Could not find or load main class org.apache.spark.deploy.SparkSubmit

问题分析

这个问题通常是由于Spark Shell无法找到所需的Spark类或依赖项而导致的。当我们使用Docke

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docker或者k8s部署的大数据集群 spark-shell总是闪退

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①查http://desktop:8088/cluster/scheduler 中的进度条有没有爆满，如果爆满了是上次提交的任务没清除占用空间了，先释放再说 ② cd $SPARK_HOME_HOME grep -rspark.yarn.jars conf/spark-defaults.conf:spark.yarn.jars hdfs://Desktop:9000/spark/jars/*.jar hdfs dfs -mkdir hdfs://Desktop:9000/spark hdfs dfs .

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