引言
在使用Spark进行大规模数据处理时，我们经常会将Spark作为计算框架提交到YARN集群上运行。然而，有时候我们会遇到一个问题，即Spark任务提交到YARN后，状态一直停留在Accepted，而没有进展。本篇博客将介绍这个问题的可能原因及其解决方法。
问题分析
当我们使用spark-submit命令将Spark任务提交到YARN时，我们可以使用yarn application -status命令来查看任务状态。正常情况下，任务状态应该逐渐从Accepted变为Running，然后再逐渐到达Finished。然而，有时候我们会发现任务的状态一直停留在Accepted，而无法进一步执行。
可能的原因
-
资源不足： 这是最常见的原因之一。当YARN集群中的资源不足以满足Spark任务的需求时，任务可能会一直保持在Accepted状态。我们可以通过查看YARN集群的资源使用情况来判断是否存在资源瓶颈。
-
队列配置问题： 如果YARN集群中配置了多个队列，并且您将Spark任务提交到了一个繁忙的队列中，可能会导致任务一直保持在Accepted状态。您可以尝试将任务提交到一个资源更为充足的队列中。
-
网络故障： 当YARN集群与Spark任务所在的计算节点之间存在网络故障时，任务可能无法正常启动，从而导致任务一直保持在Accepted状态。您可以通过检查网络连接是否正常来解决此问题。
-
其他配置问题： 还有一些其他可能的配置问题可能导致任务无法正常启动。您可以检查Spark和YARN的配置文件，确保其正确性。
解决方法
-
确认资源充足： 您可以通过查看YARN集群的资源使用情况来确认是否存在资源瓶颈。如果资源不足，您可以扩展YARN集群，或者调整Spark任务的资源需求。
-
调整队列配置： 如果您发现任务提交到了一个繁忙的队列中，您可以尝试将任务提交到一个资源更为充足的队列中。您可以通过修改YARN集群的队列配置来实现。
-
检查网络连接： 检查YARN集群与Spark任务所在的计算节点之间的网络连接是否正常。确保网络连接稳定可靠。
-
检查配置文件： 检查Spark和YARN的配置文件，确保其正确性。特别是检查在配置文件中指定的master和deploy mode是否正确设置。
结论
Spark任务提交到YARN状态一直是Accepted可能是由于资源不足、队列配置问题、网络故障或其他配置问题导致的。通过确认资源充足、调整队列配置、检查网络连接和检查配置文件，我们通常能够解决这个问题，使任务能正常启动并完成。
希望本篇博客能够帮助到您解决Spark任务提交到YARN状态一直是Accepted的问题。如果您有其他疑问或意见，欢迎留言讨论！
参考链接：
作者：智能助手 日期：2022年10月25日
本文来自极简博客，作者：绮梦之旅，转载请注明原文链接：Spark任务提交到YARN状态一直是Accepted
