用spark计算圆周率报错:Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Application application_1681996207692_0003 finished with failed status at org.apache.spark.deploy.yarn.Client.run(Client.scala:1122) at org.apache.spark.deploy.yarn.Client$.main(Client.scala:1168) at org.apache.spark.deploy.yarn.Client.main(Client.scala) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:775) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:180) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:205) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:119) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)

时间: 2023-06-07 13:07:45 浏览: 119
这个错误信息可能由于多种原因造成,需要更多的上下文信息才能确定。你可以先检查一下你的代码是否正确,特别是在Spark环境中使用的方式是否正确。另外,还需要检查一下Spark的配置和运行环境是否正确。如果还是无法解决问题,可以考虑查看任何其他的日志信息以确定更详细的错误原因。
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这条命令 ./spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local ../examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.0.jar 10 各参数的作用

这条命令是用来提交一个Spark应用程序,并在本地模式下运行SparkPi示例。下面是各个参数的作用解释: - `./spark-submit`: 这是用于启动Spark应用程序的命令。 - `--class org.apache.spark.examples.SparkPi`: 指定要运行的应用程序的主类,这里是`org.apache.spark.examples.SparkPi`,它是Spark提供的一个计算圆周率的示例。 - `--master local`: 指定Spark应用程序的主节点地址,这里使用`local`表示在本地模式下运行。 - `../examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.0.jar`: 指定要提交的应用程序的jar文件路径,这里是Spark提供的示例jar文件路径。 - `10`: 这是SparkPi示例程序所需要的参数,表示将生成多少个随机数来估计圆周率。 通过执行这条命令,Spark将会启动一个本地模式的集群,并运行SparkPi示例程序来估计圆周率。

..\User\main.c(17): error: #20: identifier "M_PI" is undefined

这个错误是因为编译器无法找到 `M_PI` 的定义。`M_PI` 是一个宏定义,通常用于表示圆周率 π。请确保在编译之前包含正确的头文件。在 C 语言中,需要包含 `<math.h>` 头文件来使用 `M_PI`。 请将以下行添加到你的代码中: ```c #include <math.h> ``` 这样,`math.h` 头文件中的宏定义和函数声明就会被包含在你的程序中,包括 `M_PI`。这样,编译器就能正确识别并使用 `M_PI`。 如果你的编译器仍然无法识别 `M_PI`,你可以手动定义一个常量来表示 π 的近似值,例如 `3.14159265358979323846`。将该值用作角度计算时的近似值。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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