spark 作业使用 local[*] 成功运行，但在使用 docker 映像时失败 - bitnami/spark 在独立模式

如何解决spark 作业使用 local[*] 成功运行，但在使用 docker 映像时失败 - bitnami/spark 在独立模式

我正在尝试运行 Spark 流文档中提到的简单字数统计示例。当我放置 conf.setMaster("local[*]") 时，java 应用程序运行并给出输出 使用独立模式时 - conf.setMaster("spark://localhost:7077") - 作业卡在长时间运行/永无止境的阶段。

我可以在我的 Java 应用程序中看到的日志：

使用 Spark 的默认 log4j 配置文件：org/apache/spark/log4j-defaults.properties 21/04/20 19:37:36 警告 NativeCodeLoader：无法为您的平台加载本机 Hadoop 库...在适用的情况下使用内置 Java 类 21/04/20 19:37:39 警告 KafkaUtils：将执行程序的 enable.auto.commit 覆盖为 false 21/04/20 19:37:39 警告 KafkaUtils：将执行程序的 auto.offset.reset 覆盖为 none 21/04/20 19:37:39 警告 KafkaUtils：覆盖执行程序 group.id 到 spark-executor-spark-stream 21/04/20 19:37:39 警告 KafkaUtils：将 receive.buffer.bytes 覆盖为 65536，参见 KAFKA-3135 21/04/20 19:37:40 警告 SizeEstimator：无法检查是否设置了 UseCompressedOops；假设是 21/04/20 19:37:49 警告 ProcfsMetricsGetter：尝试计算页面大小时出现异常，因此停止报告 Processtree 指标 21/04/20 19:37:55 WARN TaskSchedulerImpl：初始作业未接受任何资源；检查您的集群 UI 以确保工作人员已注册并拥有足够的资源 21/04/20 19:38:10 WARN TaskSchedulerImpl：初始作业未接受任何资源；检查您的集群 UI 以确保工作人员已注册并拥有足够的资源