本文主要向大家介绍了【云计算】Spark问题总结，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习云计算有所帮助。

1、问题描述：在scala类中设置拦截地址时报错

原因分析：设置拦截时，拦截地址书写格式不对

解决方法：将@RequestMapping("/connect")改写成@RequestMapping(value=Array("/connect"))

2、问题描述：在SpringBoot项目中编写scala代码，启动时报错：Error:scalac:package macros contains object and package with same name:blockbox

原因分析：类的名称不符合规范

解决方法：在定义scala类的时候，选择class，不要选择object，否则添加拦截会报错

3、问题描述：scala中将list类型的数据转成json串返回，启动时报错

原因分析：根据提示，调用的JSON.toJSONString()方法存在重载，toJSONString(x$1:Any)和toJSONString(x$1: Any, x$2: com.alibaba.fastjson.serializer.SerializerFeature*)，同时匹配了两个方法的引用，导致报错

解决方法：引用第二种方法，避免调用方法时存在方法重载错误出现的可能

4、问题描述：spark API提交作业时报异常：WARN TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your cluster uito ensure that workers are registered and have sufficient memory

原因分析：当前的集群的可用资源不能满足应用程序所请求的资源。这个首先要检查一下spark-env.sh文件里面分给每个worker的executor的memory是多少。当app中上述的参数超过这个数值，那么app就不会找这个worker进行工作，而是去找满足数值条件的worker。

一般来说，每个节点的分配都是一样的，所以遇到这种情况基本是因为参数超过了分配给worker的executor的memory的数值。

解决方法：到spark-env.sh配置文件中修改executor(worker)的数值（当然前提是你有那么多内存），配置如下

5、问题描述：工程报错，Scala Version Problem

问题分析：编写工程的scala版本和运行工程的版本不一致

解决方法：调整开发工具的scala版本

本文由职坐标整理并发布，希望对同学们有所帮助。了解更多详情请关注职坐标大数据云计算大数据安全频道！