我有一个由 5 个节点组成的 spark 集群，我有一个用 Java 编写的 spark 作业，它从目录中读取一组文件并将内容发送到 Kafka。
当我在本地测试作业时，一切正常。
当我尝试将作业提交到集群时，作业失败并显示 FileNoTFoundException
需要处理的文件存在于所有5个节点上挂载的目录中，所以我确定异常中出现的文件路径存在。
这里是提交作业时出现的异常
java.io.FileNotFoundException: File file:/home/me/shared/input_1.txt does not exist
at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.deprecatedGetFileStatus(RawLocalFileSystem.java:534)
at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.getFileLinkStatusInternal(RawLocalFileSystem.java:747)
at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.getFileStatus(RawLocalFileSystem.java:524)
at org.apache.hadoop.fs.FilterFileSystem.getFileStatus(FilterFileSystem.java:409)
at org.apache.hadoop.fs.ChecksumFileSystem$ChecksumFSInputChecker.<init>(ChecksumFileSystem.java:140)
at org.apache.hadoop.fs.ChecksumFileSystem.open(ChecksumFileSystem.java:341)
at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.open(FileSystem.java:766)
at org.apache.hadoop.mapred.LineRecordReader.<init>(LineRecordReader.java:108)
at org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat.getRecordReader(TextInputFormat.java:67)
at org.apache.spark.rdd.HadoopRDD$$anon$1.<init>(HadoopRDD.scala:239)
at org.apache.spark.rdd.HadoopRDD.compute(HadoopRDD.scala:216)
at org.apache.spark.rdd.HadoopRDD.compute(HadoopRDD.scala:101)
at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:300)
at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:264)
at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute(MapPartitionsRDD.scala:38)
at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:300)
at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:264)
at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute(MapPartitionsRDD.scala:38)
at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:300)
at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:264)
at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute(MapPartitionsRDD.scala:38)
at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:300)
at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:264)
at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute(MapPartitionsRDD.scala:38)
at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:300)
at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:264)
at org.apache.spark.scheduler.ResultTask.runTask(ResultTask.scala:66)
at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:88)
at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:214)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1145)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:615)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)
目录 /home/me/shared/ 挂载在所有 5 个节点上。
编辑:
这是我用来提交作业的命令
bin$ ./spark-submit --total-executor-cores 20 --executor-memory 5G --class org.company.java.FileMigration.FileSparkMigrator --master spark://spark-master:7077 /home/me/FileMigrator-0.1.1-jar-with-dependencies.jar /home/me/shared kafka01,kafka02,kafka03,kafka04,kafka05 kafka_topic
我遇到了一个奇怪的行为。我提交作业时目录只有一个文件，驱动抛出异常但文件处理成功。然后，我添加了另一个文件，发生了同样的行为。但是，一旦我添加了第三个文件，就会抛出异常并且作业失败。
最佳答案
Spark 默认使用 HDFS。这看起来像一个 NFS 文件，因此请尝试使用以下方式访问它:file:///home/me/shared/input_1.txt
是的，三个/!
关于java - Apache Spark 作业因 FileNotFoundExceptoin 而失败，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40351097/
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