PySpark 警告 cluster.YarnScheduler: 初始作业未接受任何资源

在本文中，我们将介绍PySpark中的警告消息“cluster.YarnScheduler: 初始作业未接受任何资源”。我们将解释其含义、可能的原因以及如何解决这个问题。

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什么是警告消息“cluster.YarnScheduler: 初始作业未接受任何资源”？

在PySpark中，当使用YARN调度器时，可能会收到这样的警告消息：“cluster.YarnScheduler: 初始作业未接受任何资源”。该警告消息是指由于某种原因，初始的Spark作业无法获得所需的计算资源。

可能的原因

警告消息“cluster.YarnScheduler: 初始作业未接受任何资源”通常有以下几个可能的原因：

资源不足：YARN集群可能没有足够的可用资源来分配给作业。这可能是因为其他正在运行的作业占用了所有的资源，或者集群配置的资源限制太低。
配置错误：YARN集群的配置可能存在问题，导致初始的Spark作业无法获得资源分配。这可能包括错误的资源分配设置或其他与YARN调度器相关的配置错误。
Spark作业设置问题：Spark作业本身的设置可能导致无法成功获取资源。这可能涉及到Spark作业的内存和计算资源的设置不当，或者作业本身需要的资源过多。

如何解决这个问题

解决警告消息“cluster.YarnScheduler: 初始作业未接受任何资源”可以通过以下几种方法：

检查集群资源：首先，确保YARN集群有足够的可用资源供Spark作业使用。可以使用集群管理工具（例如Cloudera Manager或Ambari）来监视和管理集群资源。如果可能，尝试释放一些未使用的资源给Spark作业使用。
检查YARN配置：检查YARN集群的配置，确保资源限制和配额设置正确。特别关注与资源分配和调度相关的配置项，如yarn.scheduler.minimum-allocation-mb和yarn.scheduler.maximum-allocation-mb等。
调整Spark作业设置：检查Spark作业的设置，确保其与集群配置和需求相匹配。可以调整Spark作业的内存分配（例如executor内存、driver内存等）和计算资源分配（例如executor核心数）。

下面是一个示例，演示如何调整Spark作业的内存和计算资源设置：

from pyspark import SparkConf, SparkContext

conf = SparkConf()
conf.set("spark.executor.memory", "4g")
conf.set("spark.executor.cores", "2")

sc = SparkContext(conf=conf)

# 在这里运行你的Spark作业

sc.stop()

在上面的示例中，我们通过设置spark.executor.memory为”4g”和spark.executor.cores为”2″，将每个executor的内存分配设置为4GB，每个executor的核心数设置为2。你可以根据你的需求调整这些值。

联系集群管理员：如果以上方法仍然无法解决问题，建议联系集群管理员，寻求进一步的帮助和支持。他们可能能够提供与集群配置和资源分配相关的专业建议。

总结

警告消息“cluster.YarnScheduler: 初始作业未接受任何资源”是PySpark中使用YARN调度器时可能会遇到的一个问题。我们在本文中介绍了该警告消息的含义、可能的原因以及解决该问题的几种方法。通过检查集群资源、调整YARN配置和调整Spark作业设置，可以解决这个问题并确保Spark作业能够成功获取所需的计算资源。如果有需要，建议与集群管理员联系以获取进一步的支持。