ssc.start()报错Py4JJavaError: An error occurred while calling o41.start. : java.lang.IllegalStateException: Only one StreamingContext may be started in this JVM. Currently running StreamingContext was started atorg.apache.spark.streaming.api.java.JavaStream
时间: 2023-06-17 12:08:53 浏览: 85
这个错误是因为你在同一个 JVM 中尝试启动多个 StreamingContext,而每个 JVM 只能有一个 StreamingContext 在运行。你可以尝试在启动一个新的 StreamingContext 之前停止当前正在运行的 StreamingContext。你可以使用以下代码停止当前正在运行的 StreamingContext:
```python
ssc.stop(stopSparkContext=False, stopGraceFully=True)
```
这将在优雅的方式下关闭当前的 StreamingContext,而不会关闭底层的 SparkContext。如果你需要关闭 SparkContext,请将 stopSparkContext 参数设置为 True。
注意:在停止 StreamingContext 之后,你需要重新创建一个新的 StreamingContext。
相关问题
spark streaming 写入 redis 和 org.apache.spark.SparkException: Task not serializable
在 Spark Streaming 中写入 Redis 时,可能会出现 `org.apache.spark.SparkException: Task not serializable` 异常。这是因为在 Spark 中,任务需要序列化以便在集群中传输,而某些对象默认不能被序列化,例如连接对象。
为了解决这个问题,可以使用 `foreachRDD` 操作来执行 Redis 写入操作。在 `foreachRDD` 中,我们可以获取 RDD 中的每一个分区,并在分区内对每个数据进行处理。这样可以避免在驱动程序中使用连接对象。
下面是一个例子:
```python
import redis
# 创建 Redis 连接池
redis_pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379)
# 定义写入 Redis 的函数
def write_to_redis(rdd):
r = redis.Redis(connection_pool=redis_pool)
rdd.foreach(lambda x: r.set(x[0], x[1]))
# 创建 Spark Streaming 上下文
ssc = ...
# 读取数据流
stream = ...
# 对数据流进行处理
processed_stream = ...
# 将处理后的数据写入 Redis
processed_stream.foreachRDD(write_to_redis)
# 启动 Spark Streaming 上下文
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
```
在上面的例子中,我们首先创建了一个 Redis 连接池,然后定义了一个写入 Redis 的函数 `write_to_redis`。在 `write_to_redis` 函数中,我们使用连接池创建 Redis 连接,并对 RDD 中的每个元素执行 Redis 写入操作。最后,在 Spark Streaming 上下文中,我们将处理后的数据流传递给 `foreachRDD` 操作,并调用 `write_to_redis` 函数将数据写入 Redis。
需要注意的是,为了避免连接对象被序列化,我们在 `write_to_redis` 函数内部创建 Redis 连接。这样,每个分区都会使用自己的连接对象,而不是共享一个连接对象,从而避免了序列化问题。
petalinux报错ERROR: Worker process (41344) exited unexpectedly (-9), shutting down...怎么解决
这个错误可能是由于系统内存不足导致的。您可以尝试增加系统内存或者关闭一些占用内存较大的进程,然后重新运行Petalinux命令。
如果您的系统内存充足,可以尝试以下解决方法:
1. 清除Petalinux工程缓存:使用以下命令清除Petalinux工程缓存:
```
petalinux-build -x clean
```
2. 删除Petalinux工程的临时文件:使用以下命令删除Petalinux工程的临时文件:
```
petalinux-build -x distclean
```
3. 更新Petalinux工具: 如果您使用的是旧版的Petalinux工具,可以尝试升级到最新版。
4. 检查Petalinux配置: 检查Petalinux工程的配置是否正确,例如是否正确设置了交叉编译工具链、文件系统等。
如果以上方法都无法解决问题,请提供更多的错误信息和操作步骤,以便更好地定位问题。