Spark作业在本地运行时工作，但在独立模式下不工作

的原因可能是配置问题或者资源限制。以下是可能导致此问题的一些常见原因和解决方法：

1. 配置问题：在独立模式下，Spark需要正确配置相关参数才能正常工作。请确保以下配置项正确设置：
   • spark.master：设置为独立模式的URL，例如spark://localhost:7077。
   • spark.executor.memory：设置每个执行器的内存大小，确保足够的内存供Spark作业使用。
   • spark.driver.memory：设置驱动程序的内存大小，确保足够的内存供驱动程序使用。

• 资源限制：在独立模式下，Spark作业可能受到资源限制而无法正常工作。请检查以下资源限制是否满足作业需求：
  • CPU资源：确保有足够的CPU核心可供Spark作业使用。
  • 内存资源：确保有足够的内存可供Spark作业使用，包括执行器和驱动程序的内存。
  • 磁盘空间：确保有足够的磁盘空间存储Spark作业的中间结果和输出数据。
• 日志和错误信息：查看Spark作业的日志和错误信息，以确定具体的问题。可以通过查看Spark的日志文件或使用Spark Web界面来获取这些信息。
• 网络配置：确保网络配置正确，包括防火墙设置和网络连接。如果Spark作业需要访问外部资源或依赖其他服务，确保网络连接正常。
• 依赖问题：检查Spark作业所依赖的库和组件是否正确安装和配置。确保所有依赖项都可用，并且版本兼容。

如果以上方法都无法解决问题，建议参考腾讯云的Spark文档和社区支持获取更详细的帮助和支持。

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