可能是由于以下原因导致: 1. 缺少必要的环境配置:在启动Spark-shell之前,需要确保系统中已正确安装并配置了Java开发环境、Spark的安装路径以及相关的依赖包。可以通过检查环境变量和配...
登录失败参数不足检查环境变量检查版本启动SparkShell登录失败 --> 调整参数参数不足 --> 调整参数调整参数 序列图 以下是执行步骤的序列图,表示用户与系统之间的交互。 SystemUserSystemUseralt[启动成功][启动失败]检查环境变量输出环境变量检查版本输出版本信息启动 Spark Shell进入 Spark Shell查看日志调整参数再次启动...
内存不足:Spark-Shell需要足够的内存来运行。如果系统内存不足,可能会导致启动时出现错误。请检查系统内存使用情况,并尝试增加可用内存。 针对以上可能的原因,可以采取以下解决方法: 检查环境配置:确保Java环境和Spark的相关环境变量正确配置,并且版本符合要求。 安装依赖库:根据Spark-Shell的要求,安装并配置所需的外部库...
spark-shell不支持yarn cluster,以yarn client方式启动 spark-shell --master=yarn --deploy-mode=client 1. 启动日志,错误信息如下 其中“Neither spark.yarn.jars nor spark.yarn.archive is set, falling back to uploading libraries under SPARK_HOME”,只是一个警告,官方的解释如下: 大概是说:如果 spark.yar...
原因是启动spark的用户权限不够,我是使用root命令启动spark,需要hdfs用户启动spark(注:hdfs是hadoop的超级用户),所以报错,切换到hdfs用户下,再次启动是spark,成功。 补充 yarn.scheduler.maximum-allocation-mb参数的作用:该参数在yarn-site.xml配置文件中配置,设置yarn容器的最大分配内存,以MB为单位,如果yarn资源管理器...
Spark-shell 无法启动之网络问题 由于需要首次手动安装sbt,需要联网,故将虚拟机的网络适配器模式设置为"桥接模式",这样就可以和互联网相连接。 但是后面执行"spark-shell --master yarn --deploy-mode client" 命令时,无法启动,一直停留在中间状态不动,
Spark Shell由于Scala编译器原因不能正常启动 阅读更多 使用SBT安装完成Spark后,可以运行示例,但是尝试运行spark-shell就会报错: D:\Scala\spark\bin\spark-shell.cmd SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [jar:file:/D:/Scala/spark/assembly/target/scala-2.10/spark-...
安装好spark,scala, java, hadoop并设置好相应环境变量后,在终端输入spark-shell时出现以下错误: 但启动pyspark却可以正常使用。google了好久,尝试了各种可能的修改方法,最终查出是我安装的java9,与spark兼容出现问题,而python不需要jdk,所以启动pyspark就没有问题
问题 配置好hadoop集群与spark配置后,启动spark-shell --master yarn报错如下 Setting default log level to "WARN". To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel). 19/04/07 14:14:35 WARN Client: Neither spark.yarn.jars nor spark.yarn.archive is...