Spark运行时本地写入异常及修复方法

资源摘要信息:"Apache Spark是一种开源的快速大数据处理框架，主要关注大数据分析的效率和速度。Hadoop是Spark运行的一个重要支持系统，是当前大数据领域的核心计算平台。在Spark运行过程中，写本地文件系统时可能会遇到异常，尤其是运行在Windows操作系统上时，可能会出现异常错误。根据描述，这里主要讨论了Spark写本地Windows磁盘报错的异常修复问题。" 知识点详细说明如下： 1. **异常错误的描述**："Exception in thread "main" ExitCodeException exitCode=-***"，这是一个典型的Windows系统错误代码。这个错误通常是由于缺少系统级别的动态链接库（DLL文件）导致的。在本例中，缺少的DLL文件是msvcr120.dll。 2. **异常修复方法一**：由于msvcr120.dll文件与Microsoft Visual C++（简称MSVC）运行时相关，错误代码表明需要安装或修复MSVC组件。方法一中提到将msvcr120.dll文件放到指定的系统目录下。需要区分操作系统的位数： - 64位操作系统应将文件放入`C:\Windows\SysWOW64`目录，这是32位应用的兼容性目录。 - 32位操作系统应将文件放入`C:\Windows\System32`目录，这是64位应用的兼容性目录。 3. **异常修复方法二**：如果上述方法没有解决该问题，则推荐使用方法二，即安装Microsoft Visual C++ Redistributable Package。这是一个包含了多个版本的MSVC运行库的安装包，适用于不同版本的Windows系统。在本例中，推荐使用的是`MSVBCRT_AIO_2018.07.31_X86+X64.exe`，表示该安装包支持32位（x86）和64位（x64）的操作系统。 4. **Spark与Hadoop的结合**：Apache Spark能够充分利用Hadoop生态系统中的HDFS（Hadoop Distributed File System）进行高效数据读写操作。在Windows环境下运行Spark时，对Hadoop的依赖尤其需要注意，因为Hadoop本身起源于Linux环境，虽然已有Windows版本的Hadoop，但是可能存在兼容性问题。因此，在Windows环境下部署Spark时，确保Hadoop组件的兼容性和稳定性非常重要。 5. **Hadoop的兼容性问题**：在Windows环境下运行Hadoop和Spark时，可能会遇到兼容性问题，因为Hadoop设计时主要针对Linux系统，尽管有针对Windows的Hadoop发行版（如Hortonworks Data Platform for Windows），在某些特定场景下，可能需要额外的配置和调整。 6. **异常修复后的验证**：修复完毕后，需要重启Spark作业并监控是否还存在之前的异常。此外，验证修复的有效性还可以通过检查相关系统目录是否正确放置了所需的DLL文件，以及确认系统路径是否正确设置。 7. **资源下载和更新**：在修复这类问题时，可能需要从互联网下载修复包、安装包或其他补丁文件。在这个案例中，下载的“hadoop修复包”即为针对Hadoop环境缺失组件的修复文件，可能包含了重要的系统组件更新或补丁。 8. **文档、社区和资源**：在处理此类技术问题时，参考官方文档、参与技术社区讨论以及利用可用的资源包是快速定位和解决问题的有效手段。这不仅可以帮助理解问题本质，还可以借鉴其他开发者在类似情况下遇到的问题和解决策略。