您可以在创建SparkContext时通过配置参数来设置这些资源,例如: python from pyspark import SparkContext # 配置SparkConf并设置资源参数 conf = SparkConf().setAppName("MyApp").setMaster("local[*]").set("spark.executor.memory", "2g") sc = SparkContext(conf=conf) 注意:这里的local[*]表示在本地模...
RpcEndpoint可以清晰的看到两个方法: // 接收消息不用返回 def receive: PartialFunction[Any, Unit] = { case _ => throw new SparkException(self + " does not implement 'receive'") } // 接收消息需要返回信息 def receiveAndReply(context: RpcCallContext): PartialFunction[Any, Unit] = { case _ ...
配置完Java环境和Spark路径之后,在cmd中执行Spark-shell时,出现如下错误 ERROR SparkContext: Error initializing SparkContext. java.lang.reflect.InvocationTargetException ... Caused by: java.net.URISyntaxException: Illegal characterinpathatindex32: spark://LAPTOP-US4D0J27:64591/C:\classesatjava.net.URI$...
ERROR SparkContext: Error initializing SparkContext. 错误详情:egalArgumentException: System memory 259522560 must be at least 471859200. Please increase heap size using the --driver-memory option or spark.driver.memory in Spark configuration. 1、第一种修改方式: 在Run --> Edit Configurations --> ...
从日志中大致可以看出,是因为Spark在启动阶段初始化SparkContext时遇到了write权限问题,其中当前用户为datalake,要执行write操作的目录是HDFS的/user目录。想要figure out这个问题,首先需要了解HDFS的/user目录是干嘛用的。 1.1 HDFS的home目录 注意,Hadoop 的 home 目录和 HDFS 的 home目录是两回事: ...
Java版本:1.8.0.291 Spark版本:spark-3.2.0-bin-hadoop3.2 Windows操作系统64位 Spark初次安装 问题描述: 配置完Java环境和Spark路径之后,在cmd中执行Spark-shell时,出现如下错误 ERROR SparkContext: Error initializing SparkContext. java.lang.reflect.InvocationTargetException ...
ERROR spark.SparkContext:Error initializing SparkContext.java.lang.IllegalArgumentException:Required executormemory(1024+384MB)isabove the maxthreshold(1024MB)ofthiscluster!Please check the values of'yarn.scheduler.maximum-allocation-mb'and/or'yarn.nodemanager.resource.memory-mb'.at org.apache.spark.depl...
at org.apache.spark.SparkContext.<init>(SparkContext.scala:432) at Word$.main(Word.scala:11) at Word.main(Word.scala) 网上有说是spark源码中的问题--driver-memory,还有很详细的关于内存比例的解释,总之呢,解决这个问题就是要修改spark的源码了。
Spark 报错解决--Error initializing SparkContext 在提交spark作业的时候,spark出现报错 ./spark-shell19/05/1405:37:40WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable...
我发现这个答案说明我需要导入 sparkcontext 但这也不起作用。 PySpark 最近发布了 2.4.0,但是没有与这个新版本一致的 spark 稳定版本。尝试降级到 pyspark 2.3.2,这对我来说已经解决了 编辑:为了更清楚,您的 PySpark 版本需要与下载的 Apache Spark 版本相同,否则您可能会遇到兼容性问题 ...