在使用CDH（Cloudera Distribution for Hadoop）环境中的Spark Shell时，用户可能会遇到各种报错问题，这些问题可能涉及环境配置、权限设置、依赖库缺失等多个方面，下面将详细分析这些错误及其解决方法，并提供相关FAQs以供参考。
错误类型及解决方法
1. YARN内存不足导致的Spark启动失败
错误信息：
java.lang.IllegalArgumentException: Required executor memory (1024+384 MB) is above the max threshold (1024 MB) of this cluster! Please check the values of 'yarn.scheduler.maximumallocationmb' and/or 'yarn.nodemanager.resource.memorymb'.
原因分析：
这个错误通常是由于YARN集群的配置中，分配给单个执行器的内存不足，无法满足Spark任务的需求。
解决方法：
1、登录Cloudera Manager：找到YARN服务（MR2 Included）。
2、修改配置：
在导航栏中找到“配置”选项。
搜索并修改yarn.scheduler.maximumallocationmb和yarn.nodemanager.resource.memorymb参数，将其值设置为2GB或更高。
3、保存更改：点击“保存更改”，并重启YARN服务使设置生效。
4、重新运行命令：返回到Spark节点的命令行，重新执行sparkshell命令。
2. 用户权限问题导致的HDFS访问失败
错误信息：
org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied: user=root, access=WRITE, inode="/user":hdfs:supergroup:drwxrxrx
原因分析：
此错误是由于当前用户（通常是root）没有足够的权限访问HDFS上的特定目录。
解决方法：
1、切换用户：使用具有适当权限的用户（如hdfs用户）来启动Spark Shell。
sudo u hdfs sparkshell
2、配置环境变量：确保HADOOP_CONF_DIR和YARN_CONF_DIR环境变量已正确设置。
export HADOOP_CONF_DIR=/path/to/hadoop/etc/hadoop export YARN_CONF_DIR=/path/to/hadoop/etc/hadoop
3、检查HDFS权限：确保目标目录对当前用户可写。
hadoop fs chmod R 775 /user
3. 缺少依赖库导致的ExecutorLauncher找不到
错误信息：
Error: Could not find or load main class org.apache.spark.deploy.yarn.ExecutorLauncher
原因分析：
这个问题通常是由于Spark所需的依赖库没有正确上传到HDFS或本地文件系统中。
解决方法：
1、上传Jar包：将Spark的Jar包上传到HDFS。
hdfs dfs put $SPARK_HOME/jars/* /spark/jars/
2、配置参数：在sparkdefaults.conf文件中添加以下配置，指定Jar包的位置。
spark.yarn.jars hdfs://localhost:9000/spark/jars/*.jar
3、重启服务：重启Spark服务以应用新的配置。
startall.sh
4. 环境变量未正确设置导致的启动失败
错误信息：
When running with master 'yarn' either HADOOP_CONF_DIR or YARN_CONF_DIR must be set in th environmwnt
原因分析：
这是由于环境变量HADOOP_CONF_DIR或YARN_CONF_DIR未正确设置，导致Spark无法找到Hadoop和YARN的配置文件。
解决方法：
1、设置环境变量：在~/.bashrc或~/.profile文件中添加以下内容。
export HADOOP_CONF_DIR=/path/to/hadoop/etc/hadoop export YARN_CONF_DIR=/path/to/hadoop/etc/hadoop
2、刷新环境变量：执行以下命令以应用更改。
source ~/.bashrc
3、验证配置：重新启动Spark Shell并验证配置是否正确。
sparkshell master yarn
相关FAQs
Q1：如何解决Spark Shell启动时提示“YARN内存不足”的错误？
A1：可以通过增加YARN配置中的yarn.scheduler.maximumallocationmb和yarn.nodemanager.resource.memorymb参数的值来解决，具体步骤如下：
1、登录Cloudera Manager，找到YARN服务。
2、在配置页面中搜索并修改上述参数，将其值设置为2GB或更高。
3、保存更改并重启YARN服务。
4、重新运行sparkshell命令。
Q2：如何解决Spark Shell启动时提示“用户权限不足”的错误？
A2：可以通过以下步骤解决：
1、使用具有适当权限的用户（如hdfs用户）来启动Spark Shell。
sudo u hdfs sparkshell
2、确保HADOOP_CONF_DIR和YARN_CONF_DIR环境变量已正确设置。
export HADOOP_CONF_DIR=/path/to/hadoop/etc/hadoop export YARN_CONF_DIR=/path/to/hadoop/etc/hadoop
3、检查HDFS权限，确保目标目录对当前用户可写。
hadoop fs chmod R 775 /user
通过以上分析和解答，用户可以更好地理解和解决在使用CDH环境中的Spark Shell时遇到的常见报错问题，如果仍然遇到其他问题，建议查阅官方文档或寻求社区支持。
