问题描述
在使用 Docker Swarm 部署 Spark 集群时，遇到了工作者节点不接受作业的问题。他在 Spark 主节点的仪表板上看到了一些信息，但不确定是否与日志中的错误一致。他想了解如何解决这个问题以及如何确定是否存在内存不足等可能的原因。
解决方案
请注意以下操作可能因版本差异而略有不同，请根据具体情况进行调整。
步骤1：检查 Spark 集群状态
首先，确保你的 Spark 集群中的工作者节点已经成功注册到主节点，并且具有足够的资源来执行作业。你可以通过查看 Spark 主节点的仪表板来获取这些信息。根据你提供的信息，你可以在仪表板上看到以下类似的内容：
Alive Workers: 2
Cores in use: 2 Total, 0 Used
步骤2：查看日志
检查 Spark 主节点和工作者节点的日志，以了解更多详细信息。你提供了一个警告日志，显示了以下内容：
17/07/21 20:48:45 WARN TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient resources
这个警告表明初始作业没有接受到任何资源，可能是因为工作者节点没有注册，或者它们的资源不足以执行作业。因此，你需要进一步检查工作者节点的状态和资源分配。
步骤3：调整工作者节点的内存分配
根据你提供的最佳答案，你可以尝试增加工作者节点的内存分配。默认情况下，工作者节点的内存分配可能不足以支持一些较大的作业。你可以按照以下步骤来调整工作者节点的内存分配：
- 找到你的 Spark 配置文件，通常是
spark-env.sh。 - 在这个文件中，找到配置工作者节点的内存选项，可能是
SPARK_WORKER_MEMORY或类似的选项。 - 增加工作者节点的内存分配，例如将其从默认的1G调整为4G。这可以通过在配置文件中设置如下的方式来完成：
export SPARK_WORKER_MEMORY=4g
- 保存文件并重新启动 Spark 集群中的工作者节点。
步骤4：重新测试
完成上述步骤后，重新提交一个作业并观察其执行情况。你的工作者节点现在应该有足够的内存来支持较大的作业，从而避免了初始作业无法接受资源的问题。
请注意，有时在系统开始计算之前，仍然可能会出现警告信息，但这只会出现一次，似乎是在等待循环中打印的。这是正常现象。
其他注意事项
- 如果问题仍然存在，你可能需要检查工作者节点的其他资源（如 CPU、磁盘等）是否足够。
- 确保你的 Spark 版本和 Docker 环境都处于最新稳定版本，以避免潜在的已知问题。
希望这些步骤能够帮助你解决工作者节点不接受作业的问题。如果问题仍然存在或有其他疑问，请随时继续提问。
正文完