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Spark 디버깅 문제를 어떻게 해결해야 하나요?

Spark 디버그 오류 메시지가 표시되면 이러한 문제 해결 지점을 확인하는 것이 좋습니다.

PC가 느리게 실행되나요?

  • 1단계: Restoro 다운로드 및 설치
  • 2단계: 프로그램을 실행하고 화면의 지시를 따릅니다.
  • 3단계: 스캔할 파일 또는 폴더를 선택하고 "복원"을 클릭하십시오.
  • 지금 이 소프트웨어를 다운로드하여 컴퓨터의 보안을 강화하십시오.

    –class: 애플리케이션의 연결 지점(경우에 따라 org. apache. Kindle. –master: 클러스터의 주요 URL(spark: //23.195.26.187: 7077의 경우) –deploy-mode: 목적 달성 노드(컬렉션)에 이 파일럿 프로젝트를 배포하거나 멋진 실제 외부 클라이언트(클라이언트)로 로컬로 배포할 수 있습니다(기본값: 고객) †

    먼저 spark-submit 를 사용하여 로컬에서 Spark 가이드를 실행할 수 있도록 하십시오. 예를 들면 다음과 같습니다.

      spark-submit은 새 클래스 MyMainClass myapplication.jar입니다. 

    그런 다음 다음 Spark 방식과 같은 독점적인 아이디어를 추가하여 디버거에서 연결 해제하고 즉시 로드를 기다릴 수 있는 로컬 ignite 드라이버를 전달합니다.

      --conf.driver.extraJavaOptions = -agentlib: jdwp는 전송 = dt_socket, 서버는 y, 일시 중단 = y, 주소는 5005를 의미합니다. 

    여기서 agentlib: jdwp 는 실제로 JDWP(Java Debug Wire Protocol) 매개변수이며 쉼표로 구분된 하위 매개변수 목록이 뒤에 나옵니다.

    <울>

  • Transport 는 디버거는 말할 ​​것도 없고 플러그 또는 “공유 메모리”인 디버거 간에 사용되는 결합 프로토콜을 정의합니다. 거의 항상 연결하고 싶어합니다( dt_socket ), Microsoft Windows에서 일부 경우를 제외하고는
  • 서버 , 이 ad-hoc 프로세스가 클라이언트가 아닌 디버거와 대화할 때마다 인터넷 호스팅 서버가 되어야 하는 경우에도 여전히 다음을 얻어야 합니다. 시스템과 클라이언트. 이 경우 패밀리는 일반적으로 디버거가 연결하기를 기다리는 서버입니다.
  • hold 디버거가 성공적으로 연결될 때까지 실행을 일시 중지합니다. 일반적으로 디버거가 연결될 때까지 드라이버가 시작되지 않도록 계속 이 작업을 수행합니다.
  • 주소 는 포트이며 (디버거에서 들어오는 요청의 경우) 보고서를 수신할 수 있습니다. 사용 가능한 포트로 리디렉션할 수 있습니다(디버거가 일종의 동일한 포트에 연결하도록 구성되어 있는지 확인하려면 아무 사람에게나 가져가십시오)
  •   텔레비전 보내기 n  - 내 응용 프로그램의 이름을 n  --class MyHandClass n  --conf spark.driver.extraJavaOptions = agentlib: jdwp는 전송 = dt_socket, 서버 = b, 일시 중단 = y, 주소는 5005를 의미합니다. 

    실제로 가보면

    5005 주변에서 전송 dt_socket으로

      가로채기 

    PC가 느리게 실행되나요?

    PC가 계속해서 당신에게 슬픔을 안겨주고 있습니까? 어디로 방향을 틀지 모르십니까? 글쎄, 우리는 당신을위한 솔루션을 가지고 있습니다! Restoro을 사용하면 일반적인 컴퓨터 오류를 복구하고 파일 손실, 맬웨어 및 하드웨어 오류로부터 자신을 보호하고 최대 성능을 위해 PC를 최적화할 수 있습니다. 한 푼도 쓰지 않고 새 기계를 구입하는 것과 같습니다! 왜 기다려? 지금 Restoro을 다운로드하세요!

  • 1단계: Restoro 다운로드 및 설치
  • 2단계: 프로그램을 실행하고 화면의 지시를 따릅니다.
  • 3단계: 스캔할 파일 또는 폴더를 선택하고 "복원"을 클릭하십시오.

  • 및 주소: Family Spark 앱이 디버거 연결을 기다리고 있습니다.

    다음으로 새 Spark 응용 프로그램이 포함된 IntelliJ 프로젝트를 열고 실행 -> 구성 편집 ….도 엽니다. 그런 다음 “+”를 따라 최신 실행/디버그 구성으로 늘리고 “원격”도 클릭하기만 하면 됩니다. . 예를 들어 “SparkLocal”과 같은 더 나은 이름을 입력하고 이동 방법에 대해 “Socket”을 선택하고 디버거 기능에 대해 “Attach”를 선택하고 호스트에 대해 “localhost”를 입력하고 위에서 언급한 포트도 볼 수 있습니다. 포트, 이 경우 “5005” 저장하려면 확인을 클릭합니다.

    IntelliJ의 개인 버전에서 문제는 디버깅 중인 프로세스에 대해 이 특정 디버그 명령줄을 사용하기 위한 제안을 제공하며 “suspend = n”을 실행합니다. 그런 다음 “suspend는 y를 의미합니다”로 무시합니다( 위) 우리가 로그인할 때까지 애플리케이션이 시작될 때까지 대기하도록 하기 때문에 … 당신

    이제 디버그할 준비가 되어야 합니다. 방금 만든 IntelliJ 런타임을 선택하고 디버그를 클릭하는 오른쪽 위의 명령으로 Spark를 시작하기만 하면 됩니다. Intellij는 지금 사용하려면 Spark 소프트웨어 패키지에 연결해야 합니다. 트릭을 식별하고 변수를 확인하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

    스파크 래퍼

    스파크 코드 디버깅을 시작하는 방법은 무엇입니까?

    해당 응용 프로그램을 시작하려면 실행 -> SparkLocalDebug 디버그를 선택합니다. 그러면 의심할 여지 없이 소프트웨어를 연결하여 5005를 배출하도록 연결하여 소프트웨어를 시작하려고 할 것입니다. 이제 Spark Submit 응용 프로그램이 실행 중인 것을 볼 수 있어야 합니다. 제어 IntelliJ로 발전할 것입니다.

      내보내기 SPARK_SUBMIT_OPTS = -agentlib: jdwp = 전송은 dt_socket, 서버 = y, 일시 중단은 n, 주소 = 5005 

    localhost: 5005 를 추가하여 디버거(예: IntelliJ IDEA)를 실행하지만 가져온 소스 점화를 사용하면 필요에 따라 코드를 어느 정도 살펴볼 수 있습니다.

    우리는 내장 비판을 해결하기 위해 런타임에 좋아요를 확인하기 위해 Spark 워크스테이션과 애플리케이션을 자주 디버그해야 합니다. 우리는 일반적으로 Eclipse IDE에 IntelliJ Idea를 사용하여 로컬에서 Scala 또는 Java로 작성된 잠재적인 개인 응용 프로그램을 디버그합니다.

    p>

    이 기사에서는 IntelliJ Idea IDE에서 지역 및 원격으로 실행되는 Spark 응용 프로그램을 디버깅하는 방법을 설명하겠습니다.

    spark debug

    이 간단한 설치 게시물을 계속하기 전에 로컬 및 원격 컴퓨터 복구를 수행하도록 Spark를 구성하고 Spark 애플리케이션을 실행하도록 IntelliJ Idea IDE를 구성하십시오.

    로컬에서 Spark 응용 프로그램 디버그

    Scala 또는 Java 애플리케이션을 디버그하려면 JVM 피드백을 사용하여 애플리케이션을 agentlib: jdwp 라고 명명해야 합니다. 여기서 agentlib: jdwp 는 JDWP(Java Debug Wire Protocol)입니다. ), 유용한 쉼표로 구분된 하위 매개변수 표시에 의해 작동됨

    <사전> <코드>agentlib: jdwp는 전송 = dt_socket, 서버 = 무료 p, 일시 중단 = y, 주소는 5005를 의미합니다.

    그러나 Spark-Submit으로 실행하려면 아래 모델과 함께 --conf spark.driver.extraJavaOptions 를 사용하여 agentlib: jdwp 를 할당해야 합니다.

    <사전> <코드>스파크 보내기 n –이름 SparkByExamples.com n –class org.sparkbyexamples.SparkWordCountExample n –conf spark.driver.extraJavaOptions = -agentlib: jdwp는 전송 = dt_socket, 서버 = 포커, 일시 중단 = y, 주소는 5005와 같습니다. spark-by-examples.jar

    위의 명령을 실행하면 일반적으로 다음 메시지와 함께 응용 프로그램을 일시 중단하라는 메시지가 표시됩니다.

    <사전> <코드>그들이 사는 곳에서 dt_socket 자동차에 대해 들어보십시오. y: 5005

    • 디버그에서 원하는 프로젝트를 엽니다.
    • 디버그하려는 Spark 시작을 엽니다.
    • 학습 막대에 선택한 디버그 중단점을 추가합니다.

    spark debug

    원격 응용 프로그램을 만들고 디버깅하는 데 도움이 되도록 다음 방법을 따르십시오.

    • IntelliJ Idea IDE에서 디버그할 Spark 앱을 엽니다.
    • 실행 -> 구성 수정으로 이동하면 각 디버그 구성에 대해 추가된 실행이 표시될 수 있습니다.
    • 이제 응용 프로그램을 선택하고 왼쪽 상단 모서리에서 +를 선택합니다. ” 원격 선택”을 선택하고 “귀하의” 옵션을 선택합니다.
    • 이름 필드에 자체 디버거의 이름을 입력합니다. 예를 들어 SparkLocalDebug를 입력합니다.
    • 디버거 모드에서 지역 JVM 연결을 선택합니다.
    • 전송용(이 플러그는 기본적으로 정의되어 있습니다).
    • 호스트의 경우 디버깅 로컬과 동시에 localhost를 입력하고 포트에 대한 포트 과다를 입력합니다. 예를 들어, 5005를 구매하려고 합니다.
    • 모든 것이 준비되면 확인을 클릭합니다. 이것은 단지 디버깅을 얻기 위해 이 애플리케이션을 빌드하지만 시작하지는 않습니다.

    로컬 Spark 디버깅은 IntelliJ에 대한 충분한 이유가 됩니다.
    Databricks를 디버깅하려면 어떻게 해야 하나요?

    팁 1: count()를 사용하여 중간 RDD 및 데이터 프레임에 대한 호출 작업을 제공합니다.팁 2: 나쁜 메시지를 피하십시오.팁 3: Databricks Notebook 디버깅 도구를 사용합니다.팁 번호: Databricks Spark 사용자 인터페이스를 사용하여 디버깅하는 방법을 알아보세요.

    메서드를 빠르게 실행하려면 Run -> Debug SparkLocalDebug를 선택합니다. 그러면 포트 5005에 애플리케이션을 추가하여 애플리케이션을 구성하려고 시도합니다.

    가족들은 당신의 Spark Submit 프로그램이 리더인지, 그리고 개념이 디버그 중단점에 도달하면 누군가 IntelliJ를 인계받을 수 있는지 여부를 주저 없이 확인할 것입니다.

    이제 중단점 또는 디버그 옵션을 활용하여 애플리케이션을 이동할 수 있습니다. 이 작업을 수행하는 방법을 설정하지 않은 경우 일반적으로 문서의 IntelliJ 단계를 따르세요.

    특정 로컬 호스트의 포트 5005에서 해당 엠버 앱을 실행하지 않으면 오류가 여기로 이동됩니다.

    <사전> <코드>SparkLocalDebug 시작 중 오류 발생: Java 디버거 포트(localhost: 5005)가 열리지 않을 수 있습니다. .net.ConnectException “연결 거부됨: 연결”(6분 전)

    원격 서버에서 실행되는 Spark 애플리케이션 디버그 е

    대중이 원격 호스트에서 Spark 응용 프로그램의 속도를 높이고 결과적으로 IntelliJ를 사용하여 디버깅하려는 경우 적절한 디버깅 정보로 일부 SPARK_SUBMIT_OPTS 상황 변수를 설정해야 할 수 있습니다.

    <사전> <코드>내보내기 SPARK_SUBMIT_OPTS = -agentlib: jdwp는 전송 = dt_socket, 서버 = ful, 일시 중단 = y를 의미하고 주소는 5050을 의미합니다.

    이제 디버거 유형을 기다리는 동안 최고의 Spark 제출을 시작합니다.

    마지막으로 IntelliJ를 열고 위의 사항을 따르십시오. 해당 좌표에 대해 Spark 응용 프로그램이 실행될 원격 호스트를 입력합니다.

    결론

    이 핸드북에서는 이 IntelliJ IDE를 사용하여 Spark 애플리케이션을 디버그하거나 로컬 또는 원격 서버 작업을 생성하는 방법을 배웠습니다.

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    How Do I Troubleshoot Spark Debugging Issues?
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