Question

请告诉我如何解决问题。

首先，我确认以下代码在master为＆＃34; local＆＃34;时运行。

然后我启动了两个EC2实例（m1.large）。但是，当master为＆＃34; spark：// MASTER_PUBLIC_DNS：7077＆＃34;时，会出现错误消息＆＃34; TaskSchedulerImpl＆＃34;，并且失败。

当我从VALID地址更改为INVALID地址作为主设备（spark：// INVALID_DNS：7077）时，会出现相同的错误消息。

即＆＃34; WARN TaskSchedulerImpl：初始作业未接受任何资源;检查您的集群UI以确保工作人员已注册并具有足够的内存＆＃34;

好像是this。作为这个评论，我为这个集群分配了12G内存，但它失败了。

#!/usr/bin/env python                                                                                     
# -*- coding: utf-8 -*- 
from pyspark import SparkContext, SparkConf 
from pyspark.mllib.classification import LogisticRegressionWithSGD 
from pyspark.mllib.regression import LabeledPoint 
from numpy import array 

# Load and parse the data 
def parsePoint(line): 
  values = [float(x) for x in line.split(' ')] 
  return LabeledPoint(values[0], values[1:]) 
appName = "testsparkapp" 
master = "spark://MASTER_PUBLIC_DNS:7077" 
#master = "local" 


conf = SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master) 
sc = SparkContext(conf=conf) 

data = sc.textFile("/root/spark/mllib/data/sample_svm_data.txt") 
parsedData = data.map(parsePoint) 

# Build the model 
model = LogisticRegressionWithSGD.train(parsedData) 

# Evaluating the model on training data 
labelsAndPreds = parsedData.map(lambda p: (p.label, model.predict(p.features))) 
trainErr = labelsAndPreds.filter(lambda (v, p): v != p).count() / float(parsedData.count()) 
print("Training Error = " + str(trainErr))

其他

我做了三件我朋友建议我去做的任务。

1.我打开了主端口7077。

2.在主URL中，设置主机名而不是ip地址。

- ＆gt;因此，我开始能够连接主服务器（我通过群集用户界面检查了它）。

3.我试图设置worker_max_heap，如下所示，但可能失败了。

ScalaConf（）。set（＆＃34; spark.executor.memory＆＃34;，＆＃34; 4g＆＃34;）。set（＆＃34; worker_max_heapsize＆＃34;，＆＃34; 2g＆＃34 ;）

工作人员允许我使用6.3GB（我通过UI检查）。它是m1.large。

- ＆gt;我在执行日志中识别出警告，并在工作人员stderr中发现错误。

我的执行日志

14/08/08 06:11:59 WARN TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient memory

worker stderr

14/08/08 06:14:04 INFO worker.WorkerWatcher: Successfully connected to akka.tcp://sparkWorker@PRIVATE_HOST_NAME1:52011/user/Worker
14/08/08 06:15:07 ERROR executor.CoarseGrainedExecutorBackend: Driver Disassociated [akka.tcp://sparkExecutor@PRIVATE_HOST_NAME1:52201] -> [akka.tcp://spark@PRIVATE_HOST_NAME2:38286] disassociated! Shutting down.

Answer 1

spark-ec2脚本将EC2中的Spark Cluster配置为独立，这意味着它无法与远程提交一起使用。我已经为你所描述的同样的错误挣扎了几天，然后才发现它不受支持。遗憾的是，邮件错误不正确。

所以你必须复制你的东西并登录主人来执行你的火花任务。

使用Spark，如何连接master或解决错误：“WARN TaskSchedulerImpl：初始作业未接受任何资源”

其他

我的执行日志

worker stderr

1 个答案: