Задание Spark не работает, когда JAR находится в HDFS - PullRequest
Новая
       26

Задание Spark не работает, когда JAR находится в HDFS

0 голосов
/ 19 января 2019

Я пытаюсь запустить искровое задание в автономном режиме, но команда не получает файл JAR из HDFS. JAR присутствует в папке HDFS, и он работает нормально, когда я запускаю его в локальном режиме.

Ниже приведена команда, которую я использую 

spark-submit --deploy-mode client --master yarn --class com.main.WordCount /spark/wc.jar

Ниже моя программа: 

    val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("yarn")
    val spark = new SparkContext(conf)
    val file  = spark.textFile(args(0))

    val count = file.flatMap(f=>f.split(" ")).map(word=>(word,1)).reduceByKey(_+_).collect
    count.foreach(println)

И я получаю ошибку ниже: 

Warning: Local jar /spark/wc.jar does not exist, skipping.
java.lang.ClassNotFoundException: com.main.WordCount
    at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381)
    at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424)
    at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357)
    at java.lang.Class.forName0(Native Method)
    at java.lang.Class.forName(Class.java:348)
    at org.apache.spark.util.Utils$.classForName(Utils.scala:228)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:693)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:185)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:210)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:124)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)

Но если я использую кластер режима развертывания, я получаю сообщение об ошибке ниже: 

Exception in thread "main" java.io.FileNotFoundException: File file:/spark/wc.jar does not exist
    at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.deprecatedGetFileStatus(RawLocalFileSystem.java:611)
    at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.getFileLinkStatusInternal(RawLocalFileSystem.java:824)
    at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.getFileStatus(RawLocalFileSystem.java:601)
    at org.apache.hadoop.fs.FilterFileSystem.getFileStatus(FilterFileSystem.java:421)
    at org.apache.hadoop.fs.FileUtil.copy(FileUtil.java:337)
    at org.apache.hadoop.fs.FileUtil.copy(FileUtil.java:289)
    at org.apache.spark.deploy.yarn.Client.copyFileToRemote(Client.scala:340)
    at org.apache.spark.deploy.yarn.Client.org$apache$spark$deploy$yarn$Client$$distribute$1(Client.scala:433)
    at org.apache.spark.deploy.yarn.Client$$anonfun$prepareLocalResources$10.apply(Client.scala:530)
    at org.apache.spark.deploy.yarn.Client$$anonfun$prepareLocalResources$10.apply(Client.scala:529)
    at scala.Option.foreach(Option.scala:257)
    at org.apache.spark.deploy.yarn.Client.prepareLocalResources(Client.scala:529)
    at org.apache.spark.deploy.yarn.Client.createContainerLaunchContext(Client.scala:834)
    at org.apache.spark.deploy.yarn.Client.submitApplication(Client.scala:167)
    at org.apache.spark.deploy.yarn.Client.run(Client.scala:1119)
    at org.apache.spark.deploy.yarn.Client$.main(Client.scala:1178)
    at org.apache.spark.deploy.yarn.Client.main(Client.scala)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
    at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
    at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:736)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:185)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:210)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:124)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)

1 Ответ

0 голосов
/ 20 января 2019

Не могли бы вы уточнить, что такое локальный режим.Существует только два клиента и кластера в режиме развертывания, единственное отличие состоит в том, что в режиме клиента программа драйвера будет работать в системе, а в режиме кластера программа драйвера будет запускаться со случайного узла в кластере.

Для команды spark submit:

Когда вы выполняете команду spark submit, spark извлекает все локальные ресурсы / файлы, определенные с помощью аргумента --files, --py-files, а также Spark Main Jar во временную папку / каталог HDFS, которая создаетсяэто конкретное искровое приложение с именем приложения.когда вы указываете расположение HDFS, он не сможет найти Jar на локальном компьютере.Хранить банку обязательно на местном уровне.

...