pyspark 上本地模式可以跑，提交到yarn上卡死不动是什么原因

在本地模式下，pyspark使用的是local模式，它会将所有的任务都在本地运行，而在集群模式下，pyspark使用的是yarn模式，它会将任务提交到yarn集群上运行。如果你的应用程序在yarn模式下卡死不动，可能是以下原因造成的：

1.资源不足：如果你没有为你的应用程序分配足够的资源，比如内存和CPU，那么应用程序会卡死不动。你可以通过增加资源的分配来解决这个问题。

2.代码问题：如果你的代码有问题，比如死循环或者死锁，那么应用程序也会卡死不动。你需要仔细检查你的代码，并修复其中的问题。

3.网络问题：如果你的网络环境不稳定，比如网络延迟或者网络丢包，那么应用程序也会卡死不动。你需要检查你的网络环境，并修复其中的问题。

4.配置问题：如果你的配置有问题，比如yarn的配置不正确，那么应用程序也会卡死不动。你需要检查你的配置，并修复其中的问题。

总之，卡死不动的原因有很多种，你需要仔细排查，找到问题的根源，才能解决这个问题。

相关问题

Yarn上找不到flink提交的任务

如果您在Yarn上运行Flink任务时无法找到已提交的任务，您可以尝试执行以下步骤：

1. 检查Flink任务是否已成功提交。您可以通过在Flink客户端运行命令`flink list`来查看所有正在运行的任务和它们的状态。如果任务没有成功提交，则需要检查Flink任务的日志并解决任何错误。

2. 检查Yarn的日志以查看是否有任何错误消息。您可以通过运行以下命令查看Yarn的日志：

   yarn logs -applicationId <application_id>

其中，`<application_id>`是您提交的Flink任务的应用程序ID。

3. 检查Yarn的资源管理器以查看Flink任务是否正在运行。您可以通过打开Yarn资源管理器的Web界面并查看应用程序列表来检查Flink任务的状态。如果Flink任务已成功提交但未在Yarn资源管理器中显示，则可能是由于网络或配置问题。

如果您遇到任何其他问题，请查阅Flink和Yarn的文档以获取更多信息。

pyspark 实战只模式 local standalone模式下的pyspark和spark-submit 和 yarn模式

这个问题的意思是，如何在本地独立模式、spark-submit和yarn模式下实现Pyspark?

回答：
1. 本地独立模式下，可以使用pyspark shell或pyspark程序。在命令行输入“pyspark”即可启动pyspark shell，也可以编写Pyspark程序，然后运行pyspark程序。本地独立模式适合小规模数据处理。
2. 在spark-submit模式下，可以将编写好的Pyspark程序打包成jar包，然后使用spark-submit命令提交给集群运行。可以指定master为本地独立模式或者yarn模式。
3. 在yarn模式下，可以通过设置Hadoop环境变量，并将--master指定为yarn，然后使用spark-submit命令提交Pyspark程序。yarn模式适合大规模数据处理和分布式处理。

总之，Pyspark支持本地独立模式、spark-submit和yarn模式。具体选择哪种模式，需要视数据规模和处理需求而定。