原文地址：https://my.oschina.net/tearsky/blog/629201
1
、
Operation category READ is not supported in state standby
2
、配置
spark.deploy.recoveryMode
选项为
ZOOKEEPER
3
、多
Master
如何配置
4
、
No Space Left on the device
（
Shuffle
临时文件过多）
5
、
java.lang.OutOfMemory, unable to create new native thread
6
、
Worker
节点中的
work
目录占用许多磁盘空间
7
、
spark-shell
提交
Spark Application
如何解决依赖库
8
、Spark在发布应用的时候，出现连接不上master问题
9
、开发spark应用程序（和Flume-NG结合时）发布应用时可能出现org.jboss.netty.channel.ChannelException: Failed to bind to: /192.168.10.156:18800
10
、
spark-shell
找不到hadoop so问题解决
11
、ERROR XSDB6: Another instance of Derby may have already booted the database /home/bdata/data/metastore_db.
12
、java.lang.IllegalArgumentException: java.net.UnknownHostException: dfscluster
13
、Exception in thread "main" java.lang.Exception: When running with master 'yarn-client' either HADOOP_CONF_DIR or YARN_CONF_DIR must be set in the environment.
14
、Job aborted due to stage failure: Task 3 in stage 0.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 3.3 in
15
、长时间等待无反应，并且看到服务器上面的web界面有内存和核心数，但是没有分配
16
、内存不足或数据倾斜导致
Executor Lost
（spark-submit提交）
17
、java.io.IOException : Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries.（spark sql on hive 任务引发HiveContext NullPointerException）
18
、The root scratch dir: /tmp/hive on HDFS should be writable. Current permissions are: rwx------
19
、
Exception in thread "main"
org.apache.hadoop.security.AccessControlException
: Permission denied: user=Administrator, access=WRITE, inode="/data":bdata:supergroup:drwxr-xr-x
20
、运行Spark-SQL报错：org.apache.spark.sql.AnalysisException: unresolved operator 'Project‘
21、org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException:Missing
an output location
for shuffle
0/Failed to connect to hostname/
192.168
.xx
.xxx:
50268
22、spark error already tried 45 time(s); maxRetries=45
23.cloudera 更改spark高级配置
24、spark Exception in thread "Thread-2" java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
25、
pyspark
TypeError: 'JavaPackage' object is not callable
26、spark als StackOverflowError
注意：如果Driver写好了代码，eclipse或者程序上传后，没有开始处理数据，或者快速结束任务，也没有在控制台中打印错误，那么请进入spark的web页面，查看一下你的任务，找到每个分区日志的stderr，查看是否有错误，一般情况下一旦驱动提交了，报错的情况只能在任务日志里面查看是否有错误情况了
1
、
Operation category READ is not supported in state standby
org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.ipc.StandbyException): Operation category READ is not supported in state standby
此时请登录Hadoop的管理界面查看运行节点是否处于standby
如登录地址是：
http://192.168.50.221:50070/dfshealth.html#tab-overview
如果是，则不可在处于StandBy机器运行spark计算，因为该台机器为备分机器
2
、配置
spark.deploy.recoveryMode
选项为
ZOOKEEPER
如果不设置spark.deploy.recoveryMode的话，那么集群的所有运行数据在Master重启是都会丢失，可参考BlackHolePersistenceEngine的实现。
3
、多
Master
如何配置
因为涉及到多个Master，所以对于应用程序的提交就有了一点变化，因为应用程序需要知道当前的Master的IP地址和端口。这种HA方案处理这种情况很简单，只需要在SparkContext指向一个Master列表就可以了，如spark://host1:port1,host2:port2,host3:port3，应用程序会轮询列表。
4
、
No Space Left on the device
（
Shuffle
临时文件过多）
由于Spark在计算的时候会将中间结果存储到/tmp目录，而目前linux又都支持tmpfs，其实就是将/tmp目录挂载到内存当中。
那么这里就存在一个问题，中间结果过多导致/tmp目录写满而出现如下错误
No Space Left on the device
第一种：修改配置文件spark-env.sh,把临时文件引入到一个自定义的目录中去即可
export SPARK_LOCAL_DIRS=/home/utoken/datadir/spark/tmp
第二种：偷懒方式，针对tmp目录不启用tmpfs,直接修改/etc/fstab
cloudera manager 添加参数配置：筛选器=>高级=>搜索“spark_env”字样，添加参数export SPARK_LOCAL_DIRS=/home/utoken/datadir/spark/tmp到所有配置项
5
、
java.lang.OutOfMemory, unable to create new native thread
Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread
at java.lang.Thread.start0(Native Method)
at java.lang.Thread.start(Thread.java:640)
上面这段错误提示的本质是Linux操作系统无法创建更多进程，导致出错，并不是系统的内存不足。因此要解决这个问题需要修改Linux允许创建更多的进程，就需要修改Linux最大进程数。
[utoken@nn1 ~]$ulimit -a
临时修改允许打开的最大进程数
[utoken@nn1 ~]$ulimit -u 65535
临时修改允许打开的文件句柄
[utoken@nn1 ~]$ulimit -n 65535
永久修改Linux最大进程数量
[utoken@nn1 ~]$ vim /etc/security/limits.d/90-nproc.conf
* soft nproc 60000
root soft nproc unlimited
永久修改用户打开文件的最大句柄数，该值默认1024，一般都会不够，常见错误就是not open file
[utoken@nn1 ~]$ vim /etc/security/limits.conf
bdata soft nofile 65536
bdata hard nofile 65536
6
、
Worker
节点中的
work
目录占用许多磁盘空间
目录地址：/home/utoken/software/spark-1.3.0-bin-hadoop2.4/work
这些是Driver上传到worker的文件，需要定时做手工清理，否则会占用许多磁盘空间
7
、
spark-shell
提交
Spark Application
如何解决依赖库
spark-shell的话，利用--driver-class-path选项来指定所依赖的jar文件，注意的是--driver-class-path后如果需要跟着多个jar文件的话，jar文件之间使用冒号(:)来分割。
8
、Spark在发布应用的时候，出现连接不上master问题，如下
15/11/19 11:35:50 INFO AppClient$ClientEndpoint: Connecting to master spark://s1:7077...
15/11/19 11:35:50 WARN ReliableDeliverySupervisor: Association with remote system [akka.tcp://sparkMaster@s1:7077] has failed, address is now gated for [5000] ms. Reason: [Disassociated]
检查所有机器时间是否一致、hosts是否都配置了映射、客户端和服务器端的Scala版本是否一致、Scala版本是否和Spark兼容
检查是否兼容问题请参考官方网站介绍：
9
、开发spark应用程序（和Flume-NG结合时）发布应用时可能出现org.jboss.netty.channel.ChannelException: Failed to bind to: /192.168.10.156:18800
15/11/27 10:33:44 ERROR ReceiverSupervisorImpl: Stopped receiver with error: org.jboss.netty.channel.ChannelException: Failed to bind to: /192.168.10.156:18800
15/11/27 10:33:44 ERROR Executor: Exception in task 0.0 in stage 2.0 (TID 70)
org.jboss.netty.channel.ChannelException: Failed to bind to: /192.168.10.156:18800
at org.jboss.netty.bootstrap.ServerBootstrap.bind(ServerBootstrap.java:272)
Caused by: java.net.BindException: Cannot assign requested address
由于spark通过Master发布的时候，会自动选取发送到某一台的worker节点上，所以这里绑定端口的时候，需要选择相应的worker服务器，但是由于我们无法事先了解到，spark发布到哪一台服务器的，所以这里启动报错，是因为在 192.168.10.156:18800的机器上面没有启动Driver程序，而是发布到了其他服务器去启动了，所以无法监听到该机器出现问题，所以我们需要设置spark分发包时，发布到所有worker节点机器，或者发布后，我们去寻找发布到了哪一台机器，重新修改绑定IP，重新发布，有一定几率发布成功。详情可见《印象笔记-战5渣系列——Spark
Streaming启动问题 - 推酷》
10
、
spark-shell
找不到hadoop so问题解决
[main] WARN org.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader - Unable to
load native-hadoop library for your platform... using builtin-java
classes where applicable
在Spark的conf目录下，修改spark-env.sh文件，加入LD_LIBRARY_PATH环境变量，值为HADOOP的native库路径即可.
11
、ERROR XSDB6: Another instance of Derby may have already booted the database /home/bdata/data/metastore_db.
在使用Hive on Spark模式操作hive里面的数据时，报以上错误，原因是因为HIVE采用了derby这个内嵌数据库作为数据库，它不支持多用户同时访问,解决办法就是把derby数据库换成mysql数据库即可
12
、java.lang.IllegalArgumentException: java.net.UnknownHostException: dfscluster
解决办法：
找不到hdfs集群名字dfscluster,这个文件在HADOOP的etc/hadoop下面，有个文件hdfs-site.xml，复制到Spark的conf下，重启即可
如：执行脚本，分发到所有的Spark集群机器中，
[bdata@bdata4 hadoop]
f
o
r
i
i
n
34
,
35
,
36
,
37
,
38
;
d
o
s
c
p
h
d
f
s
−
s
i
t
e
.
x
m
l
192.168.10.
i:/u01/spark-1.5.1/conf/ ; done
13
、Exception in thread "main"
java.lang.Exception: When running with master 'yarn-client' either
HADOOP_CONF_DIR or YARN_CONF_DIR must be set in the environment.
问题：在执行yarn集群或者客户端时，报以上错误，
[bdata@bdata4 bin]$ ./spark-sql --master yarn-client
Exception in thread "main" java.lang.Exception: When running with
master 'yarn-client' either HADOOP_CONF_DIR or YARN_CONF_DIR must be set
in the environment.
根据提示，配置HADOOP_CONF_DIR or YARN_CONF_DIR的环境变量即可
export HADOOP_HOME=/u01/hadoop-2.6.1
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
PATH=
P
A
T
H
:
HOME/.local/bin:
H
O
M
E
/
b
i
n
:
SQOOP_HOME/bin:
H
I
V
E
H
O
M
E
/
b
i
n
:
HADOOP_HOME/bin
14
、Job aborted due to stage failure: Task 3 in stage 0.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 3.3 in
[Stage 0:>
(0 + 4) / 42]2016-01-15 11:28:16,512
[org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl]-[ERROR] Lost executor 0
on 192.168.10.38: remote Rpc client disassociated
[Stage 0:>
(0 + 4) / 42]2016-01-15 11:28:23,188
[org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl]-[ERROR] Lost executor 1
on 192.168.10.38: remote Rpc client disassociated
[Stage 0:>
(0 + 4) / 42]2016-01-15 11:28:29,203
[org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl]-[ERROR] Lost executor 2
on 192.168.10.38: remote Rpc client disassociated
[Stage 0:>
(0 + 4) / 42]2016-01-15 11:28:36,319
[org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl]-[ERROR] Lost executor 3
on 192.168.10.38: remote Rpc client disassociated
2016-01-15 11:28:36,321 [org.apache.spark.scheduler.TaskSetManager]-[ERROR] Task 3 in stage 0.0 failed 4 times; aborting job
Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException : Job
aborted due to stage failure: Task 3 in stage 0.0 failed 4 times, most
recent failure: Lost task 3.3 in stage 0.0 (TID 14, 192.168.10.38):
ExecutorLostFailure (executor 3 lost)
Driver stacktrace:
at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.org
a
p
a
c
h
e
spark
s
c
h
e
d
u
l
e
r
DAGScheduler$$failJobAndIndependentStages(DAGScheduler.scala:1283)
这里遇到的问题主要是因为数据源数据量过大，而机器的内存无法满足需求，导致长时间执行超时断开的情况，数据无法有效进行交互计算，因此有必要增加内存
15
、长时间等待无反应，并且看到服务器上面的web界面有内存和核心数，但是没有分配，如下图
[Stage 0:> (0 + 0) / 42]
或者日志信息显示：
16/01/15 14:18:56 WARN TaskSchedulerImpl: Initial job has not
accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are
registered and have sufficient resources
出现上面的问题主要原因是因为我们通过参数spark.executor.memory设置的内存过大，已经超过了实际机器拥有的内存，故无法执行，需要等待机器拥有足够的内存后，才能执行任务，可以减少任务执行内存，设置小一些即可
16
、内存不足或数据倾斜导致
Executor Lost
（spark-submit提交）
TaskSetManager: Lost task 1.0 in stage 6.0 (TID 100, 192.168.10.37): java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
