不不不，我想知道目前spark任务正处于哪个阶段，不是整个任务完成后，再去分析日志

很抱歉可能是我理解错了你的问题。那么你可以通过 Spark 应用程序的 Web UI 来查看当前任务正在执行的阶段。在 Spark 应用程序的 Web UI 中，你可以看到一个 Stages 标签页，点击进入该标签页后，你可以看到当前应用程序的所有阶段以及它们的状态。如果某个阶段正在运行，那么它的状态会显示为“Active”，你可以通过点击该阶段的链接来查看该阶段的详细信息，包括该阶段的任务数量、已完成的任务数量、已失败的任务数量等等。

如果你没有启用 Spark 应用程序的 Web UI，那么你可以通过查看 Spark 应用程序的日志来了解当前任务正在执行的阶段。在 Spark 应用程序的日志中，你可以看到如下的信息：

INFO DAGScheduler: Job 1 finished: count at SparkPi.scala:38, took 0.027223 s

其中，`DAGScheduler`表示 Spark 应用程序的任务调度器，`Job 1`表示当前正在执行的阶段的 ID，`count at SparkPi.scala:38`表示该阶段正在执行的任务名称，`took 0.027223 s`表示该阶段已经执行的时间。通过这些信息，你可以了解当前任务正在执行的阶段以及阶段的执行情况。

相关问题

java程序不依赖机器环境提交spark任务

是的，Java程序可以通过编写独立的Spark应用程序来提交Spark任务，而不依赖于机器环境。您可以使用Spark的Java API编写程序，然后将程序打包成一个独立的JAR文件，该JAR文件可以在任何安装了Spark的机器上运行。

在提交Spark任务时，您需要指定master节点的地址。您可以通过以下命令来提交Spark任务：

./bin/spark-submit --class <main-class> --master <master-url> <application-jar> [<application-arguments>]

其中，`<main-class>`是您的Java程序的主类，`<master-url>`是master节点的地址，`<application-jar>`是您打包好的JAR文件，`<application-arguments>`是可选的应用程序参数。

请注意，您需要在提交Spark任务之前，确保您的程序已经正确地使用了Spark的Java API，并且已经测试通过。

hive on spark 任务的状态一直是running,并且占用的内存资源也不能够释放

### 回答1：
可能是因为任务出现了一些问题，导致无法正常结束。建议检查任务的日志，查看是否有异常信息。同时，也可以尝试手动停止该任务，释放占用的内存资源。如果问题仍然存在，可以考虑重新启动Hive on Spark服务，或者联系相关技术支持人员进行排查。

### 回答2：
Hive on Spark 是将Hive 使用 Spark 作为执行引擎的一种方式。如果 Hive on Spark 任务的状态一直是 running，并且占用的内存资源无法释放，可能有以下几个原因：

1. 数据量过大：如果任务处理的数据量过大，可能会导致 Spark 作业无法及时完成，从而导致任务一直处于 running 状态。可以考虑增加集群的计算资源或者对数据进行分区，以提高任务的执行效率。

2. 资源配置不合理：Spark 作业需要合适的资源配置才能高效执行。如果分配的资源不足，可能导致任务长时间处于 running 状态。可以检查集群的配置参数，例如 executor 内存、executor 数量等是否合理，可以适当增加资源分配来提升任务执行的速度。

3. 网络或存储问题：如果集群的网络或存储出现问题，可能导致任务执行缓慢或者无法正常完成。可以检查集群的网络连接是否正常、存储是否故障，并进行相应的修复或调整。

4. 可能存在死锁：如果任务中存在死锁情况，可能会导致任务无法继续执行，从而一直处于 running 状态。可以检查任务中的逻辑是否存在死锁情况，并尝试优化任务的执行计划，以避免死锁的发生。

以上是可能导致 Hive on Spark 任务一直处于 running 状态且无法释放内存资源的几个常见原因。根据具体的情况，可以采取相应的调整和优化措施来解决问题。

### 回答3：
Hive on Spark是将Hive与Spark进行整合的一种方式，通过这种方式，可以执行Hive的SQL查询，并利用Spark的计算能力加速查询的执行。然而，在使用Hive on Spark时，有时可能会遇到任务状态一直为running，并且无法释放占用的内存资源的情况。

导致此问题的可能原因有以下几个方面：

1. 数据量过大：如果要处理的数据量很大，可能会导致任务运行时间变长，同时占用的内存资源也无法及时释放。此时，可以通过增加集群的内存资源来改善这个问题。

2. 并发查询过多：如果同时有多个查询在运行，并且资源配置不合理，可能会导致内存资源被不当分配，从而造成任务无法及时释放。可以通过调整资源配置，限制并发任务的数量来解决这个问题。

3. 配置参数不合理：Hive on Spark有一些相关的配置参数，如内存分配、执行模式等，如果配置不合理，可能会导致任务状态一直为running，并且无法释放资源。可以通过重新设置这些配置参数来解决这个问题。

4. Spark版本不兼容：Hive on Spark依赖于Spark的版本，如果版本不兼容，可能会导致任务无法正常执行。可以尝试升级或降级Spark的版本来解决这个问题。

总之，当使用Hive on Spark时，任务状态一直为running并且无法释放资源，可能是由于数据量过大、并发查询过多、配置参数不合理或Spark版本不兼容等原因导致的。根据具体情况，适当调整资源配置、重新设置相关参数或升级/降级Spark版本，可以帮助解决这个问题。