我正在容器内以独立模式运行Spark。我可以设置SPARK_WORKER_MEMORY，也可以设置jvm堆大小，但是我应该如何
在使用独立群集管理器时如何将内核数配置为SPARK_WORKER_CORES和SPARK_EXECUTOR_CORES。
我试图了解如何限制用户以独立方式在共享机密方法之外提交Spark应用程序。
我可以在Spark Standalone
我的系统上部署了 2 个 spark master 和 3 个 zookeeper，分别位于不同的虚拟机上。服务按以下顺序上线：
我们使用具有动态分配和外部 shuffle 服务的 Spark 3.0.1（独立模式）。
在切换到专用永久性磁盘后，
我已经设置了 Spark 独立模式，有 1 个 master 和 2 个 worker。我使用 spark-submit 启动了 spark 应用程序（java ja
我正在运行我的 spark 程序，它在本地工作但不是远程工作。
我的程序有这些组件（容器）：
<ul>
<li>
我正在尝试更改在独立集群模式下运行的苏打水的流目录。
我尝试了以下选项，但它没有对此提出任何
我正在尝试向我的独立 <code>spark-2.4.5-bin-hadoop2.7</code> 集群提交一个简单的 Spark 应用程序。我使用 docker-c
我有一个独立的 Spark 集群，由一个主节点和两个工作节点组成，每个工作节点有 4 个内核和 4 GB 内存。
我正在尝试运行 pyspark shell，但在执行时：
<pre><code>(test3.8python) [test@JupyterHub ~]$ python3 /home/test/spark3.1.
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
TL;博士：
如何在独立集群中提交 Spark 作业时修复 <code>java.lang.IllegalStateException: Cannot find any build dir
我正在使用以下 docker-compose 映像来构建 Spark 独立集群：
<pre><code>---
# -----------------------------------------
使用以下命令为 apache spark 运行独立模式集群后：
<pre><code>node 1 (192.168.1.10):
./sbin/start-master.sh -h 192.
我有一个 Ubuntu 服务器，我在其中运行了一个主服务器和一个从服务器（一个执行程序），它们显示在 80
Spark 独立集群配置（Spark 3.0.0）-
<ul>
<li>1 位大师</li>
<li>2 个工人（每个 4 个核心）</li>
</ul>
我正在
