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Exception in thread “main“ java.lang.NoClassDefFoundError: scala/Product$class
一、问题描述 Spark任务，通过输入参数配置灵活配置任务运行时间，但是，在一套新代码重报错 Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: scala/Product$class at scopt.OptionParser.<init>(options.scala:175) at com.common.RichOptionParserException in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.hadoop.security.HadoopK
启动spark-shell时，报错如下： Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.hadoop.security.HadoopKerberosName.setRuleMechanism(Ljava/lang/String;)V at org.apache.hadoop.security.HadoopKerberosName.setConfiguration(HadoopKerberospark-submit报错:Application application_1529650293575_0148 finished with failed status
前言 记录spark-submit提交Spark程序出现的一个异常，以供第一次出现这种异常且不知道原因，该怎么解决的的同学参考。 1、异常信息 Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Application application_1529650293575_0148 finished with failed status at ospark踩坑--WARN ProcfsMetricsGetter: Exception when trying to compute pagesize的最全解法
spark踩坑--WARN ProcfsMetricsGetter: Exception when trying to compute pagesize的最全解法 问题描述 大概是今年上半年的时候装了spark（windows环境/spark-3.0.0-preview2/hadoop2.7），装完环境之后就一直没管，今天用的时候出现了这个错误： 20/12/17 12:06:34 ERROR Shell: Failed tSpark(三): 安装与配置
参见 HDP2.4安装(五)：集群及组件安装 ，安装配置的spark版本为1.6, 在已安装HBase、hadoop集群的基础上通过 ambari 自动安装Spark集群，基于hadoop yarn 的运行模式。 目录： Spark集群安装 参数配置 测试验证 Spark集群安装： 在ambari -service 界面选择 “add Service",如图Error- spark streaming 打包将全部依赖打进去Invalid signature file digest for Manifest main attributes
spark streaming 打包将全部依赖打进去，运行jar包报错：如下 Exception in thread "main" java.lang.SecurityException: Invalid signature file digest for Manifest main attributes PS D:\workspace\ideaProject\java\wordcount\out\artifacts\wordcount_jar> spark-suSparksubmit
spark2-submit --master yarn --deploy-mode client --jars /bdpetl_data/app/etl_script/comm/lib/ojdbc6.jar --executor-cores 1 --num-executors 10 --class webreport.Kafka2Hive /home/webreport.jarspark-submit --master yarn-cluster --jars /bdpetl_data/app/etl_Spark常见故障诊断（一）
本人维护的Spark主要运行在三个Hadoop集群上，此外还有其他一些小集群或者隐私集群。这些机器加起来有三万台左右。目前运维的Spark主要有Spark2.3和Spark1.6两个版本。用户在使用的过程中难免会发生各种各样的问题，为了对经验进行沉淀，也为了给Spark用户提供一些借鉴，这里将对各类