错误: org.apache.spark.SparkException:没有为以下任务配置指定执行器资源配置: gpu
这个错误提示是由Apache Spark引擎抛出的异常。错误提示意味着没有为该任务配置指定的执行器资源配置（GPU资源）。
在云计算中，GPU被广泛应用于加速计算任务，特别是对于需要进行大规模数据处理和计算密集型任务的场景。通过利用GPU的并行计算能力，可以显著提高计算性能和效率。
为了解决这个错误，您可以采取以下步骤：
- 确认您的云计算环境支持GPU资源。不同的云服务提供商可能会有不同的GPU实例类型和配置选项。您可以查阅您所使用云服务商的文档以获取相关信息。
- 在Spark配置中指定使用GPU资源。您需要修改Spark的配置文件，以确保任务能够正确地使用GPU资源。具体的配置方法取决于您所使用的Spark版本和您的云计算环境。您可以参考Spark官方文档或相关社区资源来了解如何配置Spark以使用GPU资源。
- 使用适当的编程语言和库。在您的代码中，您需要使用适当的编程语言和库来利用GPU资源进行并行计算。例如，在Python中，您可以使用CUDA、PyTorch、TensorFlow等库来编写并执行GPU加速的代码。
- 腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：腾讯云提供了一系列云计算产品和服务，包括弹性计算、容器服务、人工智能、数据库等。您可以通过访问腾讯云官方网站，了解更多关于这些产品和服务的详细信息和使用方式。
请注意，由于您的要求不包括提及特定的云计算品牌商，我无法提供与腾讯云以外的品牌直接相关的产品和链接。上述提供的建议是通用的，并可适用于大多数云计算环境。
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我正在尝试在仅使用CPU的GCP dataproc spark集群上使用tensorflow多工作者策略，使用以下链接：https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/faster-machine-learning-dataproc-new-initialization-action 但是在启动集群后，每当我尝试创建spark会话时，都会收到错误: org.apache.spark.SparkException:没有为以下任务配置指定执行器资源配置: gpu spark会话代码： from pyspark.sql import Sp
浏览 15提问于2021-05-07得票数 2
在独立模式和纱线模式下，同一个Spark应用程序可以有多个执行器吗？如果没有，那么原因是什么(对于独立模式和纱线模式)。
浏览 0提问于2018-02-13得票数 1
我已经安装了drbd 8-utils，并在drbd.conf中编辑了/etc文件。但是当我尝试启动drbd时，我会得到以下错误消息。
root@drbd1:~#服务drbd start /etc/drbd.conf:4:未能打开包含文件‘drbd.d/*..res’。*启动DRBD资源/etc/drbd.conf:4:未能打开包含文件‘drbd.d/..res’。DRBD模块版本: 8.3.8 userland版本: 8.3.7您应该升级您的drbd工具！/etc/drbd.conf:4:未能打开包含文件‘drbd.d/..res’。
如能在此问题上提供任何帮助，将不胜感激。
浏览 0提问于2011-05-31得票数 1
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我有一个，配置为从日志导出到BigQuery。
我收到的电子邮件是错误的电子邮件地址，但我找不到管理/更新这些通知电子邮件的地方。我在哪做这个？
我试过：
编辑Sink >无管理警报的选项
浏览 1提问于2022-07-13得票数 0
1回答
为了测试目的，我想让Spark2.x在本地模式下运行。我该怎么做？我能做这个吗？目前我是用main写的
val spark = SparkSession
.builder
.appName("RandomForestClassifierExample")
.getOrCreate()
并在IntelliJ中运行main，但是我得到了错误
org.apache.spark.SparkException: A master URL must be set in your configuration
我想我需要运行一些本地实例，或者设置一个本地模式或类似的东西。我到底该怎
浏览 4提问于2016-11-02得票数 13
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使用spark-shell测试函数，
def smallDfToCSV(fname: String, df: org.apache.spark.sql.DataFrame) : Unit = {
import java.io._
val pw = new PrintWriter(new File(fname))
val header = df.head.schema.map(r=>r.name)
pw.write( header.mkString(",")+"\n" ) // fine
df.limit(5000).foreach(
浏览 5提问于2019-11-28得票数 0
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为了符合政府的要求，我需要证明我正在存储的数据，以及正在计算数据的地方，是在一个特定的区域。
是否有AWS提供的标准方法，或者显示这一点的标准方法？
我想过的唯一方法是截图aws实例正在运行的区域，或者显示ec2实例的ip地址位于声称的区域中。
谢谢
浏览 0提问于2017-05-16得票数 2
1回答
我提出了一个关于星火的愚蠢问题，因为我想澄清我的困惑。我是星火公司的新手，还在努力了解它是如何在内部工作的。
比方说，如果我有一个输入文件列表(假设1000)，我想在某个地方处理或写入这些文件，并且我希望使用合并将我的分区数减少到100。
现在我用12个执行器运行这个任务，每个执行器有5个核心，这意味着当它运行时有60个任务。这是否意味着，每个任务都将独立地在一个分区上工作？
循环:每个执行程序有5个核心=> 60任务处理60个分区
循环:2 8个执行者，每个执行者有5个核心=> 40任务
处理其余的40个分区和4个执行程序，不会第二次放置作业。
还是来自同一个执行器的所有
浏览 0提问于2016-07-19得票数 5
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我有一个tomcat实例，其配置如下
线程的catalina.properties
server.service-Catalina.executor-tomcatThreadPool.maxThreads=300 server.service-Catalina.executor-tomcatThreadPool.minSpareThreads=300
server.service-Catalina.connector.http1.1.executor=tomcatThreadPool server.service-Catalina.connector.http1.1.protocol=HTTP
浏览 2提问于2014-01-23得票数 0
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我正在尝试使用Amazon Data-Pipeline在Amazon EMR集群上运行spark scala应用程序。在EMRActivity中添加的步骤如下所示：
command-runner.jar,spark-submit,--deploy-mode,cluster,--class,com.demo.GettingStarted,s3://myBucket/sampleApps/HelloWorld.jar
查看EMR日志后，作业始终失败，并显示以下堆栈跟踪：
线程“主”应用程序中出现异常:org.apache.spark.SparkException
application_15170
浏览 1提问于2018-01-28得票数 1
1回答
AWS EMR星火-云表
、、、
我在AWS EMR上运行一个应用程序。这是火花提交工作；-
Arguments : spark-submit --deploy-mode cluster --class com.amazon.JavaSparkPi s3://spark-config-test/SWALiveOrderModelSpark-1.0.assembly.jar s3://spark-config-test/2017-08-08
因此，AWS使用纱线进行资源管理。当我观察云表时，我对此有一些怀疑:-
1)
在这里，容器分配意味着什么？我使用的是一个主&3个从/执行器节点(所有4个都是8个核心CPU)。
2)
浏览 2提问于2017-11-13得票数 0
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2回答
我使用以下命令运行存储在AWS EMR集群的主节点上(一个主服务器和两个从服务器，每个具有8GB RAM和4个核的)的pyspark代码-
spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --jars /home/hadoop/mysql-connector-java-5.1.45/mysql-connector-java-5.1.45-bin.jar --driver-class-path /home/hadoop/mysql-connector-java-5.1.45/mysql-connector-java-5.1.45.jar --co
浏览 7提问于2020-07-06得票数 1
我使用星星之交来运行这项工作，而那时候我们失去了执行者，如果恢复，我们将如何恢复，以及如何找回执行者，我们可以恢复或不恢复的某一点。
浏览 0提问于2018-12-13得票数 1
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1回答
在我的服务中，我需要有n个不同的线程，它们在n个不同的目录上运行(n从1到8)。
我需要执行k个不同的任务(k从1到10000)，每个任务绑定到一个目录，只有在k1上没有活动线程时，我才需要在n1目录上执行n1任务。
我对Spring很陌生，我想使用@异步注释，而且在本例中我还不知道如何设置池。
for(int task = 1; task<=1000;task++){
executeAsynchMethod( directoryNumber);
}
在同一目录中没有其他任务之前，executeAsynchMethod应该保持空闲状态。
更新:示例:在每个可用线程上启动一个exec
浏览 2提问于2015-11-09得票数 0
在中有两个带有以下getter(和伴随的setter)的属性
布尔getContinueExistingPeriodicTasksAfterShutdownPolicy()
获取是否继续执行现有定期任务的策略，即使该执行器已经关闭。在这种情况下，这些任务只会在shutdownNow上终止，或者在已经关闭时将策略设置为false之后终止。默认情况下，此值为false。
布尔getExecuteExistingDelayedTasksAfterShutdownPolicy()
获取是否执行现有延迟任务的策略，即使此执行器已关闭。在这种情况下，这些任务只会在shutdownNow上终止，或者在已经
浏览 1提问于2010-10-08得票数 1
public class TopMovie extends Activity
{
GridView lv;
Vibrator vibrator;
Dialog dialog;
private Activity activity;
private ArrayList<HashMap<String, String>> data;
private static LayoutInflater inflater=null;
@Override
pr
浏览 6提问于2013-10-29得票数 0
我使用的是Apache (独立模式) ALS推荐算法和60 GB的数据，问题是当算法启动时CPU Spike为100%，我如何设置限制CPU使用的火花？例如，只需使用50%的CPU。
我尝试过用较少的CPU核心，但它不会改变任何有关CPU的使用。
我在服务器上以独立模式运行spark，配置如下：
#System information :
OS Name: Microsoft Windows Server 2016 Standard
OS Version: 10.0.14393 N/A Build 14393
System Ty
浏览 1提问于2019-07-21得票数 4
1回答
但是，我的工作失败了，但是我并不完全理解。它似乎是由
"YarnSchedulerBackend$YarnSchedulerEndpoint: Container killed by YARN for exceeding memory limits. 24.7 GB of 24 GB physical“。
但是我怎样才能增加中的内存。
日志：
16/05/05 01:12:42 WARN org.apache.spark.scheduler.TaskSetManager: Lost task 332.0 in stage 0.0 (TID 332, cluster-4-w-40.c.l
浏览 3提问于2016-05-05得票数 0
我正在尝试启动独立的火花放电应用程序，一次从驱动程序机器。因此，这两个应用程序都运行在同一个JVM中。虽然它正在创建单独的星火上下文对象，但是其中一个作业失败了，说它没有得到broadcast_1。
16/12/06 08:18:40 WARN TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and
have sufficient resources
16/12/06 08:
浏览 1提问于2016-12-08得票数 2
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我在春季批处理应用程序中有一个作业，它已经成功完成，但是在完成之后，它的线程进入等待状态。随着执行作业的实例越来越多，tomcat的线程数量也在不断增加。
这里是作业配置:
@Bean
@Scope("singleton")
@Qualifier(value = "job1")
public Job job() {
return jobBuilderFactory.get("job1")
.incrementer(new RunIdIncrementer())
.flow(step1())
浏览 2提问于2021-02-11得票数 1
我试图在中实现下面的流。以下是我的要求。
stringAggregator从异步网关开始接收搜索请求并返回未来返回网关将请求发送到多个信道执行搜索每个通道与搜索联系基于HTTP的网站与搜索接收来自第3步输出的所有通道的结果到输出通道
我不知道如何实现步骤3和步骤4，或者在spring集成中是否有更好的方法来实现这一点。基本上，我必须联系多个网站与搜索字符串和产生聚合的结果。
浏览 1提问于2012-04-16得票数 0
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我正在使用Google Cloud Dataproc做spark工作，我的编辑器是Zepplin。我正在尝试将json数据写入gcp存储桶。当我尝试10MB文件时，它成功了。但由于文件为10 But而失败。我的dataproc有一个主服务器，4CPU，26 My内存，500 My磁盘。5个具有相同配置的工作进程。我猜它应该能够处理10 it的数据。
我的命令是toDatabase.repartition(10).write.json("gs://mypath")
错误是
org.apache.spark.SparkException: Job aborted.
at org
浏览 4提问于2019-04-08得票数 11
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我在GPU服务器上以独立模式运行主服务器和1名工作人员。提交作业后，它会在超时之前检索和丢失执行器X次。
火花-提交
spark-submit \
--conf spark.plugins=com.nvidia.spark.SQLPlugin \
--conf spark.rapids.memory.gpu.pooling.enabled=false \
--conf spark.executor.resource.gpu.amount=1 \
--conf sp
浏览 0提问于2021-03-30得票数 0
这里有人用javafxPorts开发吗？
我对胶子项目很感兴趣，但是eclipse插件中的一些例子胶子移动源并没有制作一个签名的apk文件来上传Google商店。如果您成功地制作了一个签名的apk文件，请告诉我详细的解决方案。
我肯定它不起作用。1)安装Eclipse (4.5.2)+胶子工具(e(fx)clipse 2.3.0，gradle IDE 3.7.3.) 2)胶子示例项目(所有这些项目都包括胶子Mobile -单机或多视图项目) 3)它可以通过Gradle调试apk文件，而不是发布签名的apk文件。
这不对吗？？
jfxmobile {
android {
manifest = &
浏览 4提问于2016-03-28得票数 1
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EC2 ECS允许为ECS任务和在这些任务中运行的容器指定memory和memoryReservation。我理解容器设置上的memory和memoryReservation映射到底层码头内存设置。
但是，我不确定任务在memory和memoryReservation下设置EC2 ECS意味着什么。这是只用于ECS的任务调度，还是有一些运行时影响？
假设我已经对容器设置了内存限制，那么对任务设置额外的内存限制意味着什么？
浏览 0提问于2021-12-09得票数 0
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2回答
我有一个火花作业，运行以下代码的文件。但是，此步骤会在输出文件夹中创建几个文件。
sampledataframe.write.mode('append').partitionBy('DATE_FIELD').save(FILEPATH)
因此，我已经开始使用下面这行代码来重新划分这些文件，并拥有一个单独的文件。
sampledataframe.repartition('DATE_FIELD').write.mode('append').partitionBy('DATE_FIELD').save(FILEPATH)
浏览 5提问于2019-09-27得票数 0
2回答
我有一个线程池：
ThreadPoolExecutor pool = new ThreadPoolExecutor(cores, 50, 30L, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(3000));
然后我跑了：
try {
pool.execute(() ->
{
//Very very long task, fetching from an external URL
});
}catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}
我从来没有得到异常，这段代码等待几分钟。
浏览 0提问于2016-04-13得票数 2
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2回答
如何管理执行者
、、
在我的实践中，我开发的软件越来越大、越来越复杂，而且它的各个部分都以自己的方式使用执行者，这在我的实践中并不少见。从性能的角度来看，最好在每个部分使用不同的线程池配置。但是从可维护性和代码可用性的角度来看，如果所有与线程、并发性和CPU利用率相关的东西都保持并配置在某个集中的地方，那就更好了。
让每个需要并发执行或调度的类创建自己的线程池并不好，因为很难控制它们的生命周期和线程的总数。
创建某种类型的ExecutorManager并在应用程序周围传递一个线程池也是不好的，因为根据任务的类型和提交率，工作队列和线程池大小的不适当配置组合可能会损害性能。
所以问题是:是否有一些共同的方法来解决这个
浏览 2提问于2011-11-11得票数 3
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我试图了解的各个组件是如何协同工作的，并找到了包含以下体系结构概述的：
对于这一点，我有一些没有明确说明的问题(无论是在本文中还是在官方中)：
调度程序在哪里运行？是否只有调度程序才能运行“调度器节点”？
如果我正在编写自己的Mesos框架，那么我需要实现什么调度器功能呢？它只是一个二进制的是/否，还是接受/拒绝的提议，由大师？有具体的例子吗？
如果我正在编写自己的Mesos框架，我需要实现哪些Executor功能？有具体的例子吗？
将发送给执行者的任务的具体示例是什么？
执行器是“固定的”(永久安装在)奴隶上，还是以“按需”的方式浮动，被动态安装和执行？
浏览 5提问于2015-07-06得票数 24
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1回答
@RestController
@Controller
public class DemandeWebbatchControler {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DemandeWebbatchControler.class);
@Autowired
@Qualifier("jobLauncher")
private JobLauncher jobLauncher;
@Autowired
@Qualifier("demandeJob")
private Job j
浏览 5提问于2019-07-25得票数 0
我有一个数据集(作为RDD)，我使用不同的filter操作符将其划分为4个RDD。
val RSet = datasetRdd.
flatMap(x => RSetForAttr(x, alLevel, hieDict)).
map(x => (x, 1)).
reduceByKey((x, y) => x + y)
val Rp:RDD[(String, Int)] = RSet.filter(x => x._1.split(",")(0).equals("Rp"))
val Rc:RDD[(String, In
浏览 1提问于2017-05-20得票数 2
我有一个Spark作业，它在本地运行良好，但数据较少，但当我在YARN上调度它执行时，我不断收到以下错误，慢慢地所有执行器都从UI中删除，我的作业失败
15/07/30 10:18:13 ERROR cluster.YarnScheduler: Lost executor 8 on myhost1.com: remote Rpc client disassociated
15/07/30 10:18:13 ERROR cluster.YarnScheduler: Lost executor 6 on myhost2.com: remote Rpc client disassociated
我使
浏览 0提问于2015-07-30得票数 52
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1回答
我一直在努力工作一段时间，但有些领域对我来说仍然是灰色的，如果有人能深入研究这一点会有很大帮助。
1)如果我有下面的spark提交配置，并且spark创建了大约100个分区，那么如何在单个执行器中逐一或并行地处理这个分区？>1遗嘱执行人的情况是什么？
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--num-executors 1 \
--executor-memory 3g \
--executor-cores 3 \
2)能否控制火花中的分区处理？
3)我理解executor核有助于分区中任务的并行化，如果我有一个foreachPartition方
浏览 1提问于2017-09-08得票数 3
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其中一个限制是我们每个会话只能连续12个小时。GPU和TPU的使用有什么限制吗？
浏览 2提问于2020-01-17得票数 12
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1回答
我有两个bean正在运行调度程序
<bean id="eventService" class="xxx.xxxx.xxxxx.EventSchedulerImpl">
</bean>
<bean id="UpdateService" class="xxx.xxxx.xxxxx.UpdateSchedulerImpl">
</bean>
我想确保在EventSchedulerImpl运行的时候只有一个调度器在运行，UpdateSchedulerImpl不应该在两个调度器上同时运行&#
浏览 0提问于2011-09-27得票数 1
我在一个有N个从节点的集群上运行了Spark2.1.0。每个节点有16个核心(8个核心/cpu和2个cpu)和1个GPU。我想使用映射进程来启动GPU内核。因为每个节点只有一个GPU，所以我需要确保两个执行者不在同一个节点上(同时)尝试使用GPU，并且两个任务不会同时提交到同一个执行器。
如何强制每个节点拥有一个执行程序？
我尝试了以下几点：
-背景：spark.executor.cores 16 in $SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf
-背景：SPARK_WORKER_CORES = 16和SPARK_WORKER_INSTANCES = 1 i
浏览 3提问于2017-02-17得票数 4
我设置了一个带有Cuda、cuDNN、tensorflow-gpu和所有必要模块的Windows10环境。 使用我的本地管理员帐户，一切工作正常，我运行的所有check命令都显示2个GPU。 但是，如果我使用另一个本地管理员帐户登录，那么check命令只返回CPU。 我在验证时使用的示例命令： import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available() 你知道怎么解决我的问题吗？
浏览 8提问于2019-12-24得票数 1
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在构建时，我的项目在(vcxproj .rc)文件中没有生成(.tlb)文件是错误的：
错误RC2135:文件未找到: DocOutPPML.tlb DocOutPPML.tlb
使用visual studio 2010，我将这个proj从vcproj转换为vcxproj。
浏览 3提问于2013-10-24得票数 2
1回答
我已将提交间隔设置为1000。但是，这是行不通的。尽管如此，我还是会随机地给我的项目撰稿人提供物品。请指点。
<batch:step id="step1" next ="step2">
<batch:tasklet task-executor="simpleTaskExecutor" throttle-limit="20">
<batch:chunk reader="itemReader" processor="
浏览 0提问于2015-12-08得票数 0
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在我的星星之火的工作中，有一些第三方库，有各种各样的数据，度量，.当我创建和注册SparkListener时，它在驱动程序中执行回调代码。
我的问题是，当工作人员开始某个阶段时，以及当它完成阶段(运行所有任务)时，如何在工作人员身上执行一些代码？还是给她找份工作？
在这种情况下，从实际运行于员工的第三方lib中提取一些数据将是一个很好的触发。
浏览 0提问于2019-08-04得票数 0
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我有多个git资料用于我的管道，这迫使我添加工作目录。因为gradle plugin没有工作目录，所以它找不到gradlew或build.gradle。有没有办法解决这个问题。
浏览 0提问于2016-04-02得票数 1
我有一些带有@Asynchronous方法的EJB。
我试图找出当池中配置的所有线程都在处理中而又出现了一个异步调用时会发生什么？
我在中找到了一些答案，但它只适用于Websphere：
我想知道JBoss上发生了什么，以及是否有像Websphere这样的线程队列选项。
我像这样配置线程池：
<subsystem xmlns="urn:jboss:domain:ejb3:1.2">
<async thread-pool-name="default"/>
<thread-pools>
浏览 13提问于2015-02-17得票数 0
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我正在尝试使用模型来预测一个spark流程序，但我在这样做时遇到错误:任务不可序列化。
代码：
val model = sc.objectFile[DecisionTreeModel]("DecisionTreeModel").first()
val parsedData = reducedData.map { line =>
val arr = Array(line._2._1,line._2._2,line._2._3,line._2._4,line._2._5,line._2._6,line._2._7,line._2._8,line._2._9,line._
浏览 0提问于2015-10-25得票数 0
我刚刚创建了一个7节点星火集群，每个工作人员都有8GB内存和4个核心。它不是一个庞大的集群，但是由于的“GC开销限制超过”而失败了，对于一个简单的terasort，只有10 GC的数据。
我想知道如何确定火花集群的这些基本参数，这样作业就不会随着数据大小的增长而失败。
遗嘱执行人的数目
分区数
平行性
执行器芯
执行器存储器
我不介意作业运行缓慢，如果配置不正确，但是由于内存不足导致进程死亡是一个很大的危险信号。
浏览 5提问于2016-07-11得票数 0
当我不断阅读关于Spark架构和调度的在线资源时，我开始变得更加困惑。其中一个资源就是：。另一方面：。因此，第一个资源说，如果我有1000个分区，那么无论我的机器是什么，我都将有1000个任务。在第二种情况下，如果我有4个核心机器和1000个分区，那么会发生什么呢？我将有4个任务？那么数据是如何处理的呢？
另一个混淆是：和。那么任务是顺序的还是并行的呢？
浏览 0提问于2019-11-10得票数 0
当我试图检索AccessToken时，我会得到以下错误。
/MicrosoftGraph/Authorise?error=access_denied&error_description=AADSTS65005%3a+The+client+application+has+requested+access+to+resource+%27https%3a%2f%2fgraph.microsoft.com%2f%27.+This+request+has+failed+because+the+client+has+not+specified+this+resource+in+its+requir
浏览 3提问于2016-01-27得票数 1
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1回答
在这里，我已经配置了一个调度程序，它将在应用程序启动后触发该函数。在调度程序中，WHILE循环应该无限迭代并捕获响应，直到遇到错误。
申请入境点
@Service
public class Application {
@Autowired
MyService service;
@Scheduled(initialDelay = 1000, fixedDelay = 30000)
public void init() {
while (true) {
try {
String[] alphabets = {"a","b
浏览 3提问于2022-08-02得票数 0
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我正在使用springboot与胸腺网开发一个网站。当不使用uritemplating时，框架可以正确地加载引导css文件，但是当我更改为uritemplating时，引导css中断。
这工作得很完美
@GetMapping("/update_avatar")
public String update_avatar(){
return "update_avatar";
}
这会中断css的加载。
@GetMapping("/update_avatar/{userid}")
public String update_avatar(@Pat
浏览 0提问于2018-01-28得票数 3
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