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远程主机在Yarn集群上提交Spark作业时出现错误。

可能发生这种情况的原因有很多。以下是可能的解决方案

1.检查Spark提交命令和配置是否正确。确保使用正确的提交命令和正确的Yarn配置。

2.检查集群中的资源是否足够。确定集群中的资源是否足够运行Spark作业。可以通过调整集群大小或增加集群资源来解决此问题。

3.检查Yarn队列是否足够。如果Yarn队列中的任务太多,则会出现此错误。可以通过将任务移动到另一个队列或调整队列的资源分配来解决此问题。

4.检查防火墙和网络设置。检查远程主机和Yarn集群之间的防火墙网络设置以确保它们之间可以进行通信。

下面是一个示例Spark提交命令和配置:

spark-submit \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--class com.example.spark.ExampleApp \
--num-executors 4 \
--executor-cores 2 \
--executor-memory 4g \
path/to/example-app.jar \
arg1 \
arg2

在以上命令中,--master yarn指定运行模式为Yarn,--deploy-mode cluster指定集群运行模式,--class指定要执行的主类名,--num-executors指定执行器数量,--executor-cores指定每个执行器的核心数量,--executor-memory指定每个执行器的内存大小。

还可以通过以下方式修改Yarn配置:

spark.yarn.executor.memoryOverhead 1024
spark.yarn.driver.memoryOverhead 1024
spark.yarn.am.memoryOverhead 1024
spark.yarn.queue my_queue

在以上配置中,spark.yarn.executor.memoryOverheadspark.yarn.driver.memoryOverhead

本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
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