通常，它表示Java虚拟机（JVM）尝试加载本地库时发生了错误，导致找不到相应的本地方法实现。本文将详细分析这一异常的背景、可能的原因、错误代码示例、正确代码示例，以及编写代码时需要注意的事项。...一、分析问题背景 java.lang.UnsatisfiedLinkError通常出现在Java代码中使用native方法时。...这可能是由于库文件路径设置错误或文件名不匹配所致。 库路径未正确配置：Java程序运行时，未正确设置java.library.path，导致JVM无法定位到本地库。...method not found: " + e.getMessage()); } } } 代码改进说明： 使用try-catch捕获UnsatisfiedLinkError，在加载库或调用本地方法时提供更友好的错误处理...使用try-catch处理错误：在加载库或调用本地方法时，使用try-catch块处理可能的错误，避免程序因未捕获的异常而崩溃。
二、错误场景分析 1、低级错误——根本木有SO，你加载个球啊！...修复方式 添加SO：libs\armeabi\libBugly.so或加载代码注释掉：//System.loadLibrary(Bugly) ; 2、进阶错误——根本木有X86的SO，在X86的设备上你加载个球啊...x86设备上系统会把apk中libs目录下x86的SO，拷贝到应用的私有目录下。...因为armeabi-v7a下没有放入libBugly2.so，运行时找不到libBugly2.so。 不同的工具兼容的CPU架构不一致，就容易出这个错误了！...精神哥发现java.lang.UnsatisfiedLinkError中couldn't find “XX.so”的占比非常高，上面提的三个场景都是这种错误！ 但你见过下面这种错误吗？
64位设备（arm64-v8a, x86_64, mips64）能够运行32位的函数库，但是以32位模式运行，在64位平台上运行32位版本的ART和Android组件，将丢失专为64位优化过的性能（ART...（后续补充） 基本上大部分关于so库的错误 都是 java.lang.UnsatisfiedLinkError 官方解释 Throw if the java Virtural Machine...修复方式 添加SO：libs\armeabi\libBugly.so或加载代码注释掉：//System.loadLibrary(Bugly) ; 2、进阶错误——根本木有X86的SO，在X86的设备上你加载个球啊...java.lang.UnsatisfiedLinkError中couldn’t find “XX.so”的占比非常高，上面提的三个场景都是这种错误！ 但你见过下面这种错误吗？...以上错误汇总来自于 http://blog.csdn.net/u013278099/article/details/50414438这篇文章 这个so库的错误是我这几天在做腾讯云视频直播的时候出现的一些问题
“Spark Operator” 的 Beta 版本，可以用来在 Kubernetes 上执行原生 Spark 应用，无需 Hadoop 或 Mesos。...但是如果只是想在 Kubernetes(k8s) 而非 Mesos 上运行 Spark 工作负载，也不想使用 YARN，这可行么？...Spark 在 2.3 版本中首次加入了针对 Kubernetes 的功能，并在 2.4 中进行了进一步增强，然而让 Spark 用全集成的方式原生运行在 Kubernetes 上，仍然是非常有挑战的。...Spark Operator 让 Spark 可以原生运行在 Kubernetes 集群上。 Spark 应用（这些应用用于分析、数据工程或者机器学习）可以部署在这些集群上运行，像在其它集群上一样。...Hadoop 怎么办 很多非 Databricks 的 Spark 集群是运行在 Hadoop 上的。Spark Operators 的出现，是否意味着 Hadoop 的影响被削弱了？
Spark 有多种运行模式： 1.可以运行在一台机器上，称为 Local（本地）运行模式。 2.可以使用 Spark 自带的资源调度系统，称为 Standalone 模式。...当 Active 的 Master 出现故障时，另外的一个 Standby Master 会被选举出来，对于恢复期间正在运行的应用程序，由于 Application 在运行前已经向 Master 申请了资源...节点上启动 Master 进程，并且在 spark/conf/slaves 文件中配置的所有节点上启动 Worker 进程。...可以看到 Spark 的 Master 进程分别在 hadoop1 和 hadoop2 节点上运行，Worker 进程在所有节点上运行。QuorumPeerMain 是 Zookeeper 的进程。...//JavaRDD rdd1= sc.textFile("/tmp/data.txt"); //在Spark上运行 JavaRDD<String
批处理任务编排 初学者容易误以为容器的任务只在于部署行为－－将软件在容器中部署以提供持续的服务。但其实容器也同样大量的被应用于批处理程序的运行上。...所以 K8S 会在任务失败时尝试进行重试（当整个节点出现异常时，K8S 可以将容器调度到其他节点上重试执行，拥有更好的容错能力），而这个字段可以理解为重试的次数 parallelism：并行的数量。...这种模式并不具备＂编排＂的思维能力，真实的企业场景下要求的不仅仅是把程序跑起来就可以了，还关心容器调度到什么节点，什么时候触发和结束任务，当任务出现异常时要如何处理，容器和容器之前如何配合以便完成更大的任务等等...=kubespark/spark-driver:v2.2.0-kubernetes-0.5.0 \ --conf spark.kubernetes.executor.docker.image=kubespark...但是 K8S 也同样具备这样的能力，通过下载支持 K8S 的 Spark 安装包就可以使用 spark-submit 命令将任务提交到 K8S 上以容器的形态执行，在参数中可以指定使用多少个 executor
运行Apache Spark on K8S调度的挑战 Kubernetes默认调度程序在高效调度批处理工作负载方面存在差距，该集群中还将调度长期运行的服务。...缺乏有效的容量/配额管理能力 在多租户用例中运行Kubernetes工作负载时，可以使用Kubernetes命名空间资源配额 来管理资源。...YuniKorn如何帮助运行Spark on K8s YuniKorn具有丰富的功能集，可帮助在Kubernetes上高效地运行Apache Spark。...请阅读有关YuniKorn如何通过 YuniKorn Scheduler 在Cloud-Native Spark 调度中 授权在K8上运行Spark的更多详细信息。...这样可以避免在向单个名称空间（或集群）提交大量批处理作业（例如Spark）时出现常见的竞争情况。通过强制执行作业的特定顺序，它还改善了作业的调度，使其更加可预测。
批处理任务编排初学者容易误以为容器的任务只在于部署行为－－将软件在容器中部署以提供持续的服务。但其实容器也同样大量的被应用于批处理程序的运行上。...所以 K8S 会在任务失败时尝试进行重试（当整个节点出现异常时，K8S 可以将容器调度到其他节点上重试执行，拥有更好的容错能力），而这个字段可以理解为重试的次数parallelism：并行的数量。...这种模式并不具备＂编排＂的思维能力，真实的企业场景下要求的不仅仅是把程序跑起来就可以了，还关心容器调度到什么节点，什么时候触发和结束任务，当任务出现异常时要如何处理，容器和容器之前如何配合以便完成更大的任务等等...=kubespark/spark-driver:v2.2.0-kubernetes-0.5.0 \ --conf spark.kubernetes.executor.docker.image=kubespark...但是 K8S 也同样具备这样的能力，通过下载支持 K8S 的 Spark 安装包就可以使用 spark-submit 命令将任务提交到 K8S 上以容器的形态执行，在参数中可以指定使用多少个 executor
接的遗留代码，在本地运行，有jmagick-6.4.0.jar 但是出现错误： javax.servlet.ServletException: java.lang.NoClassDefFoundError...: Could not initialize class magick.ImageInfo main里新建一个ImageInfo 则出现错误： Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError...: no JMagick in java.library.path 按照坑爹的官方文档根本装不上 按照github有个哥们儿写的wiki： （https://gist.github.com/kei2100...里发现仍出现错误 在run 的 vm option设置 -Djava.library.path=/usr/local/lib/ 出错：Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError...=no 才可正常运行
虽然 Dpark 本身可以容器化，但公司主要的数据任务是在物理服务器上运行的。支持容器化可以让场内任务更好地利用线上业务的模型代码。...由于以前的计算任务在物理机上运行，随着时间的推移，出现了越来越多的依赖冲突问题，维护难度不断增加。...后来豆瓣对外的服务集群在 1.12 版本开始逐步迁移到 Kubernetes，基本上是在现有机器上完成了原地的替换。计算集群则是在上云后开始搭建的，基于1.14 版本。...Spark 在最开始测试 Spark 时，我们像使用 Dpark 一样将任务运行在 Mesos 集群上。...之后我们选定了 Kubernetes，使用 Google Cloud Platform 上的 spark-on-k8s-operator 将 Spark 任务部署到 Kubernetes 集群中，并部署了两个
当我们通过spark-submit将Spark作业提交到Kubernetes集群时，会执行以下流程： 1. Spark在Kubernetes Pod中创建Spark Driver 2....，只要建立一个新Spark容器镜像，并指派合适的RBAC权限角色，给所要执行的Spark应用程序，就可以在Kubernetes集群上运行Spark程序了。...接下来就介绍如何在一个Kubernetes上运行Spark程序。...1前提条件 （1） 我们测试的是Spark 2.3.0，由于Spark on Kubernetes任务提交后，实际上在集群中是以custom resources和custom controller的形式运行...5总结 新版的Spark加入对Kubernetes的原生支持，统一了Spark程序在Kubernetes上所有工作负载的控制层，这样可以简化群集管理并提高资源利用率。
问题导读 1.什么是Kubernetes？ 2.在Kubernetes集群尝试新功能，该如何实现？ 3.观看群集上创建的Spark资源，该如何操作？...它的设计目标是在主机集群之间提供一个能够自动化部署、可拓展、应用容器可运营的平台。Kubernetes通常结合docker容器工具工作，并且整合多个运行着docker容器的主机集群。...Kubernetes中的新扩展功能（如自定义资源和自定义控制器）可用于创建与各个应用程序和框架的深度集成。 传统上，数据处理工作负载已经在像YARN / Hadoop堆栈这样的专用设置中运行。...例如，下面我们描述运行一个简单的Spark应用程序来计算三个Spark执行程序之间的数学常量Pi，每个执行程序在一个单独的窗格中运行。...spark-examples_2.11-2.3.0.jar 要观看群集上创建的Spark资源，可以在单独的终端窗口中使用以下kubectl命令。
》（林大贵 著），首先吐槽一下，林大贵的几本书前几章的内容完全一样，尤其是上面提到的这本与《Hadoop + Spark大数据巨量分析与机器学习实战》，两本书前7章内容完全一致。...安装完成之后启动hdfs的时候，可能会出现如下错误： Unable to load native-hadoop library for your platform 搜索以下会发现网上的各种说法...查看问题具体是出在什么地方,修改log4j.properties增加如下行： log4j.logger.org.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader=DEBUG 然后运行...library... 2020-08-21 10:13:10,478 DEBUG util.NativeCodeLoader: Failed to load native-hadoop with error: java.lang.UnsatisfiedLinkError...Anaylize — AI换脸 分类数据浅析(github) Porn Data Anaylize — 标签 模特信息分析(github) UnGzip Data(PyQt4) By obaby 上一篇文章的代码
所以说，这部分的工作在是在 Feature Work 里的，不知道 3.0 会不会有？ 再来看看 Spark on K8S 分支上的。 ? 看看 Spark on K8S 文档里，关于实现的设计。...Executor 上的 Shuffle 服务可以把文件持久化，这样在进行 scale up 的操作的时候，这些计算文件就不会丢失了。...其设计是通过在每个 node 节点上，通过 K8S 的 DaemonSet 来运行这个 shuffle 服务。...spark.kubernetes.shuffle.service.labels spark.kubernetes.shuffle.namespace 通过指定这两个参数，KubernetesClusterSchedulerBackend...此外 KubernetesExternalShuffleService 还实现了 K8S 的 Watch 等 API，用于错误检测，并且可以在错误发生的时候删除无效文件。
Docker对于cgroup的使用是在运行Docker的时候，在路径/sys/fs/cgroup/cpu/docker/下面控制容器运行使用的资源。...Kubernetes对于namespace，也有Quota配置，使用ResourceQuota。 ? 当Kubernetes想选择一个节点运行pod的时候，选择的过程也是通过预选和优选两个阶段。...在微服务中，配置往往分为以下几类： 一类是几乎不变的配置，这种配置可以直接打在容器镜像里面。 第二类是启动时就会确定的配置，这种配置往往通过环境变量，在容器启动的时候传进去。...例如在最后的日志搜索引擎中，搜索交易号，就能够看到在哪个过程出现了错误或者异常。 设计要点九：熔断，限流，降级 ?...当系统出现异常的时候，监控系统可以配合告警系统，及时地发现，通知，干预，从而保障系统的顺利运行。
4.1 Spark on Kubernetes Spark 在 2.3 之后，支持将集群创建和托管到 Kubernetes 中，以 native 方式运行。 ?...基于 Hadoop 的云原生数据湖 传统方式下，用户在部署和运维大数据平台时通常采用手动或半自动化方式，这往往消耗大量人力，稳定性也无法保证。Kubernetes 的出现，革新了这一过程。...Kubernetes 提供了应用部署和运维标准化能力，用户业务在实施 Kubernetes 化改造后，可运行在其他所有标准 Kubernetes 集群中。...我们使用 TKBS 在 Kubernetes 上构建 Hadoop 数据湖： ?...我们同样支持使用 Spark SQL 作为交互式分析引擎，将执行的 Spark 任务以 native 方式运行在 Kubernetes 上。
部署形式为如果多调度器形式（与Kubernetes原生调度器共存），则可能出现和原生调度器的资源调度冲突问题，因此更适合于在专有集群部署；2....Spark作业调度 Spark项目同样有开源的spark-operator来解决其在Kubernetes上的编排问题，之所以Spark可以实现在Kubernetes上的运行，是因为Spark社区从2.3...比如同时多个Spark作业提交，同一时间启动的Spark作业的Driver Pod把资源全部用尽，直接导致所有的Spark作业没有一个可以正常执行完成，造成了资源死锁问题。...，因此只需要保证至少有多少ExecutorPod可以调度时才能运行，否则Driver Pod也不应该被调度，从而做到有效且高效的调度。...在Transwarp Scheduler中，通过在实现GangScheduling的基础上增加一定可变条件，从而满足Spark的作业调度。
例如，在使用Java Native Interface（JNI）编写本地方法时，如果函数签名在C/C++代码和Java代码中不匹配，就可能在链接阶段出现问题。...同样，编译本地库时使用的某些编译选项（如优化级别、目标平台设置等）可能与运行环境不一致，从而引发问题。 环境变量和配置问题： JVM在加载本地库时，可能会依赖于一些环境变量来确定库的搜索路径。...例如，在Web应用程序中，如果没有正确配置服务器来允许加载本地库，或者在应用程序的部署描述符中有错误的设置，就可能出现问题。...例如，如果应用程序将在较旧的Linux系统上运行，避免使用过于新的GCC版本来编译本地库。可以在项目的构建文档或开发环境配置中指定编译器版本。 检查编译本地库时使用的设置，如优化级别、目标平台等。...当再次遇到java.lang.UnsatisfiedLinkError报错时，开发者和环境配置者可以按照上述步骤，从多个角度全面排查问题，确保本地库能够被Java程序正确加载和链接，从而保障程序的正常运行
我们的租户之一，数据仓库团队，曾经在 YARN 和 HDFS 上使用过原生 Apache Spark。...他们找了我们的团队，希望将他们的大数据工作转移到 Kubernetes；他们想要实现云原生化，而我们也有机会在 Kubernetes 上与 Apache Spark 合作。...然而，迁移到云端并在 Kuberentes 上运行 Spark 操作器，S3 是 HDFS 的一个很好的替代方案，因为它具有成本优势，并且能够根据需要进行扩展。...用户和权限 额外的 Jar 如果使用 spark 镜像作为起点，在添加 jar 时引用它们各自的 dockerfile 以正确对齐用户和位置。 让我们来看看 python Dockerfile[4]。...Kubernetes 上的 Spark 操作器在云计算方面有很大的优势，我们想与更大的社区分享我们的经验。
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