运行Spark会出现恶标题
1. 依靠冲突标题：Spark依靠浩繁组件，如Scala、Hadoop等。不同版本的依靠之间可能存在兼容性标题，导致Spark无法正常运行。好比，特定版本的Spark可能要求与之匹配的Scala版本，若使用了不兼容的Scala版本，会在编译或运行时抛出非常，像“ClassNotFoundException” 等，提示找不到相干类。2. 情况变量设置错误：Spark运行依靠于一些情况变量，如 SPARK_HOME 、 HADOOP_HOME 等。若这些情况变量设置不正确，Spark可能无法找到相干的库和工具。好比， SPARK_HOME 设置错误，在启动Spark集群时，体系会提示找不到Spark的脚本文件，导致启动失败。
3. 内存设置不合理：Spark作业对内存要求较高，若内存设置不合理，会出现性能标题甚至作业失败。若分配给Spark executor的内存过小，在处理大规模数据时，可能会出现 “OutOfMemoryError” 错误，导致作业中断；而内存分配过大，又可能影响集群中其他服务的正常运行。
4. 网络通讯标题：Spark集群由多个节点构成，节点之间通过网络举行通讯。若网络设置不当，会导致节点之间无法通讯。好比，防火墙设置可能阻止了Spark节点之间的通讯端口，使得Spark无法正常举行数据传输和任务调度，出现 “Connection refused” 等网络连接错误。
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