标签：echo https fail schedule cache ports export detail source
最近使用Pyspark的时候，遇到一些新的问题，希望记录下来，解决的我会补充。
1. WARN DomainSocketFactory: The short-circuit local reads feature cannot be used
2. pyspark TypeError: ‘PipelinedRDD‘ object does not support indexing
该格式的RDD不能直接索引，但是可以通过其他方式实现：
方法一：使用take之后，再索引 —— some_rdd.take(10)[5] ：即表示取前10个中的索引为5的元素；
方法二：如果数据量较少，可以先 collect —— some_rdd.collect() 转化为array格式的数据，再索引；
方法三：通多lambda函数和map函数可以实现 —— some_rdd.map(lambda x: x)
3.WARN DFSClient: Failed to connect to /ip:port for block, add to deadNodes
据说是防火墙原因，但是本人尚未尝试。
4. WARN TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient resources
本人使用过：spark-submit --executor-memory 512M --total-executor-cores 2 test.py
但是这个方法没有解决这个问题，还在查找中。
原因：可能是内存不足造成的，可以用 free -m 查看一下节点的内存使用情况。
解决方法：
可以尝试方法一：在spark-env.sh中添加环境变量 —— export SPARK_EXECUTOR_MEMORY=512m
然后重启之后再执行。
可以尝试方法二：先清理内存，再执行，即依次执行以下三条命令：
sync #写缓存到文件系统 echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches #手动释放内存 # 其中： # 0：不释放（系统默认值） # 1：释放页缓存 # 2：释放dentries和inodes # 3：释放所有缓存，即清除页面缓存、目录项和节点； free -h #查看是否已经清理
# 注：指定内存和核，--executor-memory 需要大于450MB, 也就是471859200B
5. java.io.IOException not a file: hdfs:// XXXX java.sql.SQLException
解决方法：在spark-sql命令行中，设置参数，即执行：
SET mapred.input.dir.recursive=true;
SET hive.mapred.supports.subdirectories=true;
原因：猜测是因为要读取的文件或者表在子目录导致。
参考：
https://blog.csdn.net/xwc35047/article/details/53933265
https://jingyan.baidu.com/article/375c8e1971d00864f3a22902.html
https://blog.csdn.net/Gavinmiaoc/article/details/80527717
标签：echo https fail schedule cache ports export detail source
原文地址：https://www.cnblogs.com/qi-yuan-008/p/12588824.html
