首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

spark-submit --master yarn --部署模式集群时出错

spark-submit是Apache Spark提供的一个命令行工具,用于提交Spark应用程序到集群中执行。它可以将应用程序的代码和相关依赖打包成一个JAR文件,并将其提交给Spark集群进行执行。

--master参数用于指定Spark应用程序的执行模式,yarn表示使用YARN作为集群管理器。YARN是Hadoop生态系统中的一个资源管理器,用于管理集群中的资源分配和任务调度。

--部署模式集群时出错可能是由于以下原因导致的:

  1. 配置错误:在提交Spark应用程序之前,需要确保正确配置了Spark和YARN的相关参数。例如,检查是否正确设置了Spark和YARN的环境变量,以及是否正确配置了Spark和YARN的配置文件。
  2. 资源不足:在集群模式下运行Spark应用程序时,需要确保集群中有足够的资源可供使用。可能是由于集群资源不足导致无法成功部署应用程序。
  3. 依赖问题:Spark应用程序可能依赖于其他库或组件,如果这些依赖没有正确配置或缺失,就会导致部署失败。需要确保应用程序的依赖项正确配置,并且可以在集群中访问到。

针对这个问题,可以尝试以下解决方法:

  1. 检查配置:确保Spark和YARN的环境变量正确设置,并且Spark和YARN的配置文件正确配置。
  2. 检查资源:确保集群中有足够的资源可供使用,可以通过YARN的资源管理界面或命令行工具查看集群资源的使用情况。
  3. 检查依赖:确保应用程序的依赖项正确配置,并且可以在集群中访问到。可以尝试重新打包应用程序的依赖,并重新提交应用程序。

如果以上方法都无法解决问题,可以尝试查看Spark和YARN的日志,以获取更详细的错误信息,从而进一步排查和解决问题。

腾讯云提供了一系列与Spark相关的产品和服务,包括云服务器、云数据库、云存储等,可以根据具体需求选择适合的产品。具体产品介绍和链接地址可以在腾讯云官方网站上查找。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Pyspark学习笔记(二)--- spark部署spark-submit命令简介

Pyspark学习笔记(二)--- spark部署spark-submit命令简介 目录 Pyspark学习笔记(二)--- spark部署spark-submit命令简介 1.Spark的部署模式...1.1 本地模式 1.2  Spark独立集群(Standalone Deploy Mode) 1.3 基于Hadoop YARN 部署  1.4 基于Kubernetes(即k8s)部署 2. spark-submit...常见的部署模式有: ● 本地模式 ● Spark独立集群(Standalone Deploy Mode) ● 基于Hadoop YARN 部署 ● 基于Apache Mesos部署(最新版本的spark...在master处填写主进程运行的地址和端口 1.3 基于Hadoop YARN 部署 最常用的部署模式其实就是使用Hadoop提供的YARN资源管理框架,使用YARN作为调度器,共有两种集群部署模式,...Spark支持的部署模式 通用的spark-submit命令为: ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit \   --class \   --master

1.8K10

部署Spark2.2集群(on Yarn模式)

集群环境 部署spark2.2集群on Yarn模式的前提,是先搭建好hadoop集群环境,请参考《Linux部署hadoop2.7.7集群》一文,将hadoop集群环境部署并启动成功; 部署spark...集群 本次实战的部署方式,是先部署standalone模式的spark集群,再做少量配置修改,即可改为on Yarn模式; standalone模式的spark集群部署,请参考《部署spark2.2集群...(standalone模式)》一文,要注意的是spark集群master和hadoop集群的NameNode是同一台机器,worker和DataNode在是同一台机器,并且建议spark和hadoop.../spark-submit \ --master yarn \ --deploy-mode client \ --class com.bolingcavalry.sparkwordcount.WordCount...\ && ~/hadoop-2.7.7/sbin/stop-dfs.sh 至此,Spark on Yarn模式集群部署和验证已经完成,希望能够带给您一些参考;

1.3K20
  • 大数据基础系列之提交spark应用及依赖管理

    因为是针对所有的集群管理器统一接口(local,Standalone,yarn,mesos),所以不必为每一个集群管理器进行特殊的配置。...二,用spark-submit提交你的应用 一旦应用打包号以后,就可以用spark-submit脚本去提交它。该脚本负责设置spark和它依赖的Classpath,支持多种集群管理器和部署模式: ....一个通用的部署策略是在一个集群入口机器上提交你的程序到集群(比如,在EC2集群中的master节点)。在这种设置中,client模式是合适的。...在client模式下,driver和spark-submit运行在同一进程,扮演者集群客户端的角色。输入和输出的应用连接到控制台。.../bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master yarn \ --deploy-mode cluster

    1.3K90

    Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Submitting Applications | ApacheCN

    † 常见的部署策略是从一台 gateway 机器物理位置与您 worker 在一起的机器(比如,在 standalone EC2 集群中的 Master 节点上)来提交您的应用。...例如, Spark standalone cluster 用 cluster 部署模式, 您也可以指定 --supervise 来确保 driver 在 non-zero exit code 失败可以自动重启...高级的依赖管理 在使用 spark-submit ,使用 --jars 选项包括的应用程序的 jar 和任何其它的 jar 都将被自动的传输到集群。...在 Spark On YARN 模式中,自动执行清理操作。...# 更多信息 如果您已经部署了您的应用程序,集群模式概述 描述了在分布式执行中涉及到的组件,以及如何去监控和调试应用程序。 我们一直在努力 apachecn/spark-doc-zh ?

    863100

    Python大数据之PySpark(四)SparkBase&Core

    部署模式 #如果启动driver程序是在本地,称之为client客户端模式,现象:能够在client端看到结果 #如果在集群模式中的一台worker节点上启动driver,称之为cluser集群模式...,现象:在client端看不到结果 client 首先 client客户端提交spark-submit任务,其中spark-submit指定–master资源,指定–deploy-mode模式...,执行完计算后结果返回到Driver端 由于Drivr启动在client端的,能够直接看到结果 实验: #基于Standalone的脚本—部署模式client #driver申请作业的资源,会向–master...任务,其中spark-submit指定–master资源,指定–deploy-mode模式 由于指定cluster模式,driver启动在worker节点上 由driver申请资源,由Master返回worker...部署模式 Spark On Yarn两种模式 Spark on Yarn两种模式 –deploy-mode client和cluster Yarn的回顾:Driver------AppMaster--

    50240

    Spark简介

    但是在生产环境中,并不会使用单机模式。因此,后续直接按照集群模式部署Spark集群。 下面详细列举了Spark目前支持的部署模式。...Local模式:在本地部署单个Spark服务 Standalone模式:Spark自带的任务调度模式。(国内常用) YARN模式:Spark使用Hadoop的YARN组件进行资源与任务调度。...(国内很少用) 2、本地部署(Local模式) 2.1 安装 Local模式就是运行在一台计算机上的模式,通常就是用于在本机上练手和测试。...3、Standlong模式 3.1 简介 Standalone模式是Spark自带的资源调度引擎,构建一个由Master + Worker构成的Spark集群,Spark运行在集群中。...2、Client模式 client模式启动 bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master yarn \

    19220

    让Spark运行在YARN上(Spark on YARN

    在Spark Standalone模式下,集群资源调度由Master节点负责。Spark也可以将资源调度交给YARN来负责,其好处是YARN支持动态资源调度。...在Spark Standalone集群部署完成之后,配置Spark支持YARN就相对容易多了,只需要进行如下两步操作。...(2) 重启集群。 另外,即便不部署Hadoop集群,Spark程序还是可以访问HDFS文件的:添加一些依赖的jar文件,然后通过以hdfs://开头的完整路径即可。...经过上述的部署,Spark可以很方便地访问HDFS上的文件,而且Spark程序在计算,也会让计算尽可能地在数据所在的节点上进行,节省移动数据导致的网络IO开销。...在yarn-cluster模式下,Driver进程在集群中的某个节点上运行,基本不占用本地资源。

    4.2K40

    Spark简介

    但是在生产环境中,并不会使用单机模式。因此,后续直接按照集群模式部署Spark集群。 下面详细列举了Spark目前支持的部署模式。...Local模式:在本地部署单个Spark服务 Standalone模式:Spark自带的任务调度模式。(国内常用) YARN模式:Spark使用Hadoop的YARN组件进行资源与任务调度。...(国内很少用) 2、本地部署(Local模式) 2.1 安装 Local模式就是运行在一台计算机上的模式,通常就是用于在本机上练手和测试。...3、Standlong模式 3.1 简介 Standalone模式是Spark自带的资源调度引擎,构建一个由Master + Worker构成的Spark集群,Spark运行在集群中。...2、Client模式 client模式启动 bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master yarn \

    22130

    Spark之三大集群模式—详解(3)

    测试 2、standalone-HA高可用模式 2.1 原理 2.2 配置HA 2.3 启动zk集群 2.4 启动Spark集群 2.5 测试HA 3、 on yarn集群模式 3.1 准备工作...Standalone集群Master-Slaves架构的集群模式,和大部分的Master-Slaves结构集群一样,存在着Master单点故障的问题。...●说明 在企业生产环境中大部分都是cluster部署模式运行Spark应用 Spark On YARN的Cluster模式 指的是Driver程序运行在YARN集群上 ●补充Driver是什么:...3.3 client模式[了解] ●说明 学习测试使用,开发不用,了解即可 Spark On YARN的Client模式 指的是Driver程序运行在提交任务的客户端 ●图解 ?...表示运行在集群上 4.2 spark-submit spark-submit命令用来提交jar包给spark集群/YARN spark-shell交互式编程确实很方便我们进行学习测试,但是在实际中我们一般是使用

    1.2K20

    Spark on YARN基础

    在Spark中,支持4种运行模式: Local:开发调试使用 Standalone:如果一个集群是Standalone的话,那么就需要在多台机器上同时部署Spark环境 YARN:在生产环境上使用该模式...,统一使用YARN进行整个集群作业(MR、Spark)的资源调度 Mesos:目前使用较少 不管使用哪种模式,Spark应用程序的代码是一模一样的,只需要在提交的时候通过--master参数来指定我们的运行模式即可.../bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master yarn \ --executor-memory 1G...就是我们的yarn client模式 如果是yarn cluster模式的话,设置为yarn-cluster Exception in thread "main" java.lang.Exception.../bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master yarn-cluster \ --executor-memory

    64020

    带你理解并亲手实践 Spark HA 部署配置及运行模式

    作为 Spark 的存储及管理系统,在此基础上以 HA 模式来安装部署并运行 Spark 集群。...因为在 YARN 模式下,启动 YARN 集群即可实现资源协调管理功能,若再启用 Spark,YARN 就会跟 Spark 内置的资源管理器(Master)发生资源争抢。...5.4.Standalone 模式下执行 Spark 程序 在 hadoop101 节点上运行以下 spark-submit 命令,使用 Standalone 集群模式执行 Spark 程序: spark-submit...Master 服务: $SPARK_HOME/sbin/stop-master.sh 按照《万字+50图,详解 Hadoop HA 完全分布式部署配置及运行调试》的 5.3 节的方法启动 YARN 集群...在 hadoop101 节点上运行以下 spark-submit 命令,使用 YARN 集群模式执行 Spark 程序: spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi

    2.2K91

    【Spark】 Spark的基础环境 Day03

    应用程序,提交运行到YARN集群上,企业中绝大多数运行模式,必须掌握 - 如何配置 - 提交应用运行 - Spark应用运行在集群上2种Deploy-Mode - yarn-client模式...docs/2.4.5/running-on-yarn.html ​ 当Spark Application运行到YARN,在提交应用时指定masteryarn即可,同时需要告知YARN集群配置信息...当Spark应用运行在YARN集群,运行架构是什么样子的呢????...YARN Client 模式 当Spark 运行在YARN集群,采用client DeployMode,有如下三个进程: AppMaster,申请资源,运行Executors Driver Program...,调度Job执行和监控 Executors,运行JVM进程,其中执行Task任务和缓存数据 YARN Cluster 模式 当Spark 运行在YARN集群,采用clusterDeployMode

    47120

    【Spark】 Spark的基础环境 Day02

    应用程序,提交运行到YARN集群上,企业中绝大多数运行模式,必须掌握 - 如何配置 - 提交应用运行 - Spark应用运行在集群上2种Deploy-Mode - yarn-client模式...docs/2.4.5/running-on-yarn.html ​ 当Spark Application运行到YARN,在提交应用时指定masteryarn即可,同时需要告知YARN集群配置信息...当Spark应用运行在YARN集群,运行架构是什么样子的呢????...YARN Client 模式 当Spark 运行在YARN集群,采用client DeployMode,有如下三个进程: AppMaster,申请资源,运行Executors Driver Program...,调度Job执行和监控 Executors,运行JVM进程,其中执行Task任务和缓存数据 YARN Cluster 模式 当Spark 运行在YARN集群,采用clusterDeployMode

    33820
    领券