ERROR SparkContext：SparkContextの初期化エラー

Question

私はspark-1.5.0-cdh5.6.0を使用しています。試したサンプルアプリケーション（スカラ） コマンドは次のとおりです。

> spark-submit --class com.cloudera.spark.simbox.sparksimbox.WordCount --master local /home/hadoop/work/testspark.jar 

は、次のエラーを得た：

ERROR SparkContext: Error initializing SparkContext. 
java.io.FileNotFoundException: File file:/user/spark/applicationHistory 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:424) 
     at org.apache.spark.scheduler.EventLoggingListener.start(EventLoggingListener.scala:100) 
     at org.apache.spark.SparkContext.<init>(SparkContext.scala:541) 
     at com.cloudera.spark.simbox.sparksimbox.WordCount$.main(WordCount.scala:12) 
     at com.cloudera.spark.simbox.sparksimbox.WordCount.main(WordCount.scala) 
     at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) 
     at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57) 
     at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) 
     at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606) 
     at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:672) 
     at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:180) 
     at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:205) 
     at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:120) 
     at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala) 

Answer 1

スパークは、あなたがSparkContextダイス後に歴史的な出来事を閲覧することを可能にする「履歴サーバ」と呼ばれる機能を持っています。このプロパティは、spark.eventLog.enabledからtrueに設定して設定します。

spark.eventLog.dir設定値を使用してイベントログを保存する有効なディレクトリを指定するか、必要がない場合はspark.eventLog.enabledをfalseに設定するかの2つの方法があります。

Spark Configurationページで詳細を読むことができます。