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 08:08:53 浏览: 207
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ssc.cef.browser.withcodec:带有编解码器AAC的cef浏览器Java

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。
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from __future__ import print_function import sys from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext if __name__ == "__main__": if len(sys.argv) != 3: print("Usage: network_wordcount.py <hostname> ", file=sys.stderr) exit(-1) sc = SparkContext(appName="LoanAmountStreaming") ssc = StreamingContext(sc, 1) # 创建输入DStream lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999) # 创建输入DStream # 解析每个JSON对象 提取数据 data = lines.map(json.loads) customer_amounts = data.map(lambda obj: (obj["name"], obj["amount"])) # 求和 customer_totals = customer_amounts.reduceByKey(lambda a,b: a + b) # 打印 customer_totals.pprint() # 启动StreamingContext ssc.start() ssc.awaitTermination() 2023-06-09 09:19:17 WARN NativeCodeLoader:60 - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Setting default log level to "WARN". To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel). Traceback (most recent call last): File "ex3.py", line 24, in <module> data = lines.map(json.loads) NameError: name 'json' is not defined

这段代码是一个使用 Spark Streaming 实现的网络单词计数程序，与之前的程序唯一..."NameError: name 'json' is not defined" 错误。要解决这个问题，应该在开头导入 json 库，可以在第一行添加 "import json" 即可。

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream} object UpdateStateByKeyTest { //newValues表示当前批次汇总成的（K,V）中相同K的所有V //runningCount表示历史的所有相同key的value总和 def updateFunction(newValues: Seq[Int], runningCount: Option[Int]): Option[Int] = { val newCount = runningCount.getOrElse(0) + newValues.sum Some(newCount) } def main(args: Array[String]): Unit = { //1.创建StreamingContext，两个参数：1.SparkConf对象 2.批处理时间间隔 val ssc: StreamingContext = new StreamingContext(new SparkConf().setAppName("UpdateStateByKeyTest").setMaster("local[2]"), Seconds(5)) //2.设置日志级别 ssc.sparkContext.setLogLevel("WARN") //3.配置检查点目录，使用updateStateByKey()方法必须配置检查点目录 ssc.checkpoint("./") //4.连接socket服务，需要socket的地址，端口号，存储级别 val dstream: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("192.168.92.131", 9999) //5.按空格切分每一行，并且将切分出来的单词出现的次数记录为1 val wordAndOne: DStream[(String, Int)] = dstream.flatMap(_.split(" ")).map(word => (word, 1)) //6.调用UpdateStateByKey操作，统计每个单词在全局中出现的次数 val result: DStream[(String,Int)] = wordAndOne.updateStateByKey(updateFunction) //7.打印输出结果 result.print() //8.开启流式计算 ssc.start() //9.用于保持程序一直运行，除非人为干预停止 ssc.awaitTermination() } } 上述代码出现：Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Task not serializable 报错，如何解决？

val runningSum = ssc.sparkContext.longAccumulator("runningSum") val result = wordAndOne.updateStateByKey((newValues: Seq[Int], runningCount: Option[Int]) => { val newCount = runningCount.getOrElse(0)...

from future import print_function import sys from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext from pyspark.streaming.flume import FlumeUtils import pyspark if name == "main": if len(sys.argv) != 3: print("Usage: flume_wordcount.py <hostname> ", file=sys.stderr) exit(-1) sc = SparkContext(appName="FlumeEventCount") ssc = StreamingContext(sc, 2) hostname= sys.argv[1] port = int(sys.argv[2]) stream = FlumeUtils.createStream(ssc, hostname, port,pyspark.StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2) stream.count().map(lambda cnt : "Recieve " + str(cnt) +" Flume events!!!!").pprint() ssc.start() ssc.awaitTermination()详细解释

这段代码是一个使用 PySpark 和 Flume 的实时数据流处理程序，可以统计从 Flume 传输过来的事件数量并输出。下面对每一行代码进行...ssc.start() ssc.awaitTermination() 启动 StreamingContext 并等待程序结束。

from __future__ import print_function import sys from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext from pyspark.streaming.flume import FlumeUtils import pyspark if __name__ == "__main__": if len(sys.argv) != 3: print("Usage: flume_wordcount.py <hostname> ", file=sys.stderr) exit(-1) sc = SparkContext(appName="FlumeEventCount") ssc = StreamingContext(sc, 2) hostname= sys.argv[1] port = int(sys.argv[2]) stream = FlumeUtils.createStream(ssc, hostname, port,pyspark.StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2) stream.count().map(lambda cnt : "Recieve " + str(cnt) +" Flume events!!!!").pprint() ssc.start() ssc.awaitTermination()

这是一个使用 PySpark Streaming 监听 Flume 事件的示例代码，具体解释如下： - from __future__ import ...- ssc.start()：启动 StreamingContext。 - ssc.awaitTermination()：等待 StreamingContext 结束。

from __future__ import print_function import sys from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext from pyspark.streaming.flume import FlumeUtils import pyspark if __name__ == "__main__": if len(sys.argv) != 3: print("Usage: flume_wordcount.py <hostname> ", file=sys.stderr) exit(-1) sc = SparkContext(appName="FlumeEventCount") ssc = StreamingContext(sc, 2) hostname= sys.argv[1] port = int(sys.argv[2]) stream = FlumeUtils.createStream(ssc, hostname, port,pyspark.StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2) stream.count().map(lambda cnt : "Recieve " + str(cnt) +" Flume events!!!!").pprint() ssc.start() ssc.awaitTermination()详细解释

17. ssc.start()：启动 Spark Streaming 应用程序。 18. ssc.awaitTermination()：等待 Spark Streaming 应用程序终止。 希望这可以解释清楚这段代码的每一行，如果您有任何疑问，请随时问我。

改进代码：import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream} object UpdateStateByKeyTest { //newValues表示当前批次汇总成的（K,V）中相同K的所有V //runningCount表示历史的所有相同key的value总和 def updateFunction(newValues: Seq[Int], runningCount: Option[Int]): Option[Int] = { val newCount = runningCount.getOrElse(0) + newValues.sum Some(newCount) } def main(args: Array[String]): Unit = { //1.创建SparkConf对象 val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("UpdateStateByKeyTest").setMaster("local[2]") //2.创建SparkContext对象 val sc: SparkContext = new SparkContext(sparkConf) //3.设置日志级别 sc.setLogLevel("WARN") //4.创建StreamingContext，两个参数：1.SparkContext对象 2.批处理时间间隔 val ssc: StreamingContext = new StreamingContext(sc, Seconds(5)) //5.配置检查点目录，使用updateStateByKey()方法必须配置检查点目录 ssc.checkpoint("./") //6.连接socket服务，需要socket的地址，端口号，存储级别 val dstream: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("192.168.92.131", 9999) //7.按空格切分每一行，并且将切分出来的单词出现的次数记录为1 val wordAndOne: DStream[(String, Int)] = dstream.flatMap(_.split(" ")).map(word => (word, 1)) //8.调用UpdateStateByKey操作，统计每个单词在全局中出现的次数 val result: DStream[(String,Int)] = wordAndOne.updateStateByKey(updateFunction) //9.打印输出结果 result.print() //10.开启流式计算 ssc.start() //11.用于保持程序一直运行，除非人为干预停止 ssc.awaitTermination() } }

ssc.start() //9.用于保持程序一直运行，除非人为干预停止 ssc.awaitTermination() } } 改进的地方如下： 1. 将SparkConf和SparkContext合并为一个语句，简化代码。 2. 将StreamingContext作为主要的上...

#导入 from __future__ import print_function import sys from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext if __name__ == "__main__": if len(sys.argv) != 3: print("Usage: network_wordcount.py <hostname> ", file=sys.stderr) exit(-1) conf.setAppName('PythonStreamingex3') conf.setMaster('local[2]') sc = SparkContext(conf = conf) ssc = StreamingContext(sc, 1) # 创建输入DStream # 解析每个JSON对象 提取数据 data = lines.map(json.loads) customer_amounts = data.map(lambda obj: (obj["name"], obj["amount"])) # 求和 customer_totals = customer_amounts.reduceByKey(lambda a,b: a + b) # 打印 customer_totals.pprint() # 启动StreamingContext ssc.start() ssc.awaitTermination()

其中使用了 pyspark 库中的 SparkContext 和 StreamingContext 类，以及使用了 reduceByKey() 和 pprint() 方法对数据进行处理和输出。在启动程序前，需要通过命令行参数传入监听的主机和端口。

Exception in thread "main" java.security.NoSuchAlgorithmException: SMS4 SecretKeyFactory not available at javax.crypto.SecretKeyFactory.<init>(SecretKeyFactory.java:122) at javax.crypto.SecretKeyFactory.getInstance(SecretKeyFactory.java:160) at test.SM4Util.getKey(SM4Util.java:68) at test.SM4Util.decode(SM4Util.java:27) at test.SMTest.testSM4(SMTest.java:61) at test.SMTest.main(SMTest.java:72)

这是一个Java中的异常，提示SMS4算法的SecretKeyFactory不可用。这个问题可能是由于你的Java环境缺少相关的加密算法引起的。你可以检查一下你的Java环境是否缺少相应的jar包或者配置文件。你可以尝试更新Java环境...

import org.apache.spark._ import org.apache.spark.streaming._ import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object WordCountStreaming { def main(args: Array[String]) { val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(10))// 时间间隔为10秒 val lines = ssc.textFileStream("file:///export/server/test") //这里采用本地文件，当然你也可以采用HDFS文件 val words = lines.flatMap(_.split(" ")) val wordCounts = words.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _) wordCounts.print() ssc.start() ssc.awaitTermination() } }

这是一个使用 Spark Streaming 实现的 WordCount 程序，可以实时地对文件夹中的文本...val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(10)) ... 这里的 local[2] 表示使用本地模式，使用两个 CPU 核心运行程序。

stata报错：ssc svm: invalid subcommand

如果您在使用 Stata 的 SVM 命令时收到 "ssc svm: invalid subcommand" 的错误提示，可能是因为 svm 命令的语法有误。SVM 命令的语法如下： svm depvar indepvars [if] [in] [, options] 其中，depvar 是...

stata报错：ssc install: "xtsvm" not found at SSC, type search xtsvm (To find all packages at SSC that start with x, type ssc describe x) r(601);

这个错误提示说明xtsvm软件包在Stata的官方软件包(SSC)中没有找到。这可能是因为该软件包不是在SSC上发布的，或者你的Stata版本太老，无法在SSC上找到该软件包。你可以尝试以下几种解决方法： 1. 从其他渠道下载...

# coding=utf-8 from pyspark import SparkContext,SparkConf from pyspark.streaming import StreamingContext import json # 创建Spark Streaming Context并设置批次间隔 conf = SparkConf() conf.setAppName('TestDStream') conf.setMaster('local[2]') sc = SparkContext(conf = conf) ssc = StreamingContext(sc ,10) # 设置socket作为数据源并监听指定端口 lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9988) # 输出结果 lines.pprint() # 启动Spark Streaming运行 ssc.start() ssc.awaitTermination()这是我的代码

首先，通过导入必要的库，创建了一个SparkContext对象和一个StreamingContext对象。SparkContext是Spark的核心组件，是与集群通信的入口，StreamingContext是一个高级别别的Spark API，用于处理实时数据流。 然后，...

import org.apache.spark._ import org.apache.spark.streaming._ import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object WordCountStreaming { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("WordCountStreaming").setMaster("local[2]") val sc = new SparkContext(conf) val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(10))// 时间间隔为10秒 val lines = ssc.textFileStream("file:///export/server/test") //这里采用本地文件，当然你也可以采用HDFS文件 val words = lines.flatMap(_.split(" ")) val wordCounts = words.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _) wordCounts.print() ssc.start() ssc.awaitTermination() } } 已知文件路径没错且文件中有单词，提交到spark运行时不显示单词数

代码看起来没有问题，你可以尝试以下几点...4. 确认程序没有执行完毕，可以在控制台查看程序日志，或者在 Spark Web UI 中查看程序运行状态。 如果以上都没有问题，你可以尝试在代码中添加一些日志输出，来排查问题。

ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 1 (pid: 18007) of binary: /data/envs/ssc/bin/python 段错误 (核心已转储)这个错误怎么解决

这个错误一般是由于运行程序的环境不兼容或代码中存在一些潜在的...4.尝试在不同的环境中运行代码，比如在本地电脑上运行。 如果仍然无法解决问题，建议您可以在论坛或社区发帖求助，让更多的开发者帮助您解决问题。

from findspark import init init() import time import pymysql from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext sc = SparkContext(appName="mysql_streaming", master="local[*]") ssc = StreamingContext(sc, 10) # 设置检查点 ssc.checkpoint("/usr/local/work") # 累加器(状态更新) def updateFunction(newValues, runningCount): if runningCount is None: runningCount = 0 return sum(newValues, runningCount) # 设置套接字流 ############### Begin ############### ############### End ############### pairs = inputStream.flatMap(lambda x: x.split(" ")).filter(lambda x: x != "").map(lambda word: (word, 1)) wordCounts = pairs.updateStateByKey(updateFunction) wordCounts.pprint(100) def dbfunc(records): # 根据传入的 records 参数，完成数据写入 Mysql 操作 ############### Begin ############### ############### End ############### # 分区设置 def func(rdd): repartitionedRDD = rdd.repartition(3) repartitionedRDD.foreachPartition(dbfunc) wordCounts.foreachRDD(func=func) ssc.start() time.sleep(60) ssc.stop()

inputStream = ssc.socketTextStream("localhost", 8888) # 数据库连接信息 db_config = { "host": "localhost", "port": 3306, "user": "root", "password": "password", "db": "test", "charset": "utf8mb4...
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