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我需要spark-jobserver使用低延迟上下文运行聚合 Spark 作业。我有这个 Scala 运行器来运行使用 Java 类中的 Java 方法的作业。

object AggregationRunner extends SparkJob {
  def main(args: Array[String]) {
    val ctx = new SparkContext("local[4]", "spark-jobs")
    val config = ConfigFactory.parseString("")
    val results = runJob(ctx, config)
  }

  override def validate(sc: SparkContext, config: Config): SparkJobValidation = {
    SparkJobValid;
  }

  override def runJob(sc: SparkContext, config: Config): Any = {
    val context = new JavaSparkContext(sc)
    val aggJob = new ServerAggregationJob()
    val id = config.getString("input.string").split(" ")(0)
    val field = config.getString("input.string").split(" ")(1)
    return aggJob.aggregate(context, id, field)
  }
}

但是，我收到以下错误。我尝试取出Java方法中返回的内容，现在只是返回一个测试字符串，但它仍然不起作用：

{
  "status": "ERROR",
  "result": {
    "message": "Ask timed out on [Actor[akka://JobServer/user/context-supervisor/single-context#1243999360]] after [10000 ms]",
    "errorClass": "akka.pattern.AskTimeoutException",
    "stack": ["akka.pattern.PromiseActorRef$$anonfun$1.apply$mcV$sp(AskSupport.scala:333)", "akka.actor.Scheduler$$anon$7.run(Scheduler.scala:117)", "scala.concurrent.Future$InternalCallbackExecutor$.scala$concurrent$Future$InternalCallbackExecutor$$unbatchedExecute(Future.scala:694)", "scala.concurrent.Future$InternalCallbackExecutor$.execute(Future.scala:691)", "akka.actor.LightArrayRevolverScheduler$TaskHolder.executeTask(Scheduler.scala:467)", "akka.actor.LightArrayRevolverScheduler$$anon$8.executeBucket$1(Scheduler.scala:419)", "akka.actor.LightArrayRevolverScheduler$$anon$8.nextTick(Scheduler.scala:423)", "akka.actor.LightArrayRevolverScheduler$$anon$8.run(Scheduler.scala:375)", "java.lang.Thread.run(Thread.java:745)"]
  }
}

我不太清楚为什么会有超时，因为我只返回一个字符串。

编辑

所以我发现问题的发生是因为我使用的是在更新 JAR 之前创建的 Spark 上下文。但是，现在我尝试在 Spark 作业中使用 JavaSparkContext，它返回到上面显示的错误。

什么是摆脱错误的永久方法。

此外，我在本地 docker 容器上运行繁重的 Spark 作业这一事实是否可能是超时的一个合理原因。

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要解决询问超时问题，请在作业服务器配置文件中添加/更改以下属性。

spray.can.server {
idle-timeout = 210 s
request-timeout = 200 s
}

有关更多信息，请查看此https://github.com/spark-jobserver/spark-jobserver/blob/d1843cbca8e0d07f238cc664709e73bbeea05f2c/doc/troubleshooting.md

于 2016-11-23T12:28:46.647 回答