원사 응용 프로그램에 pyflink 작업을 제출할 때 Flink가 Python 작업 스크립트를 찾을 수없는 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까?
Flink가 Pyflink 작업을 원사에 제출할 때 찾을 수없는 파이썬 스크립트에 대한 솔루션
Flink를 사용하여 Pyflink 작업을 원사에 제출할 때 Python 스크립트를 찾을 수없는 오류가 발생하면 일반적으로 Python 스크립트 경로 구성 오류 또는 Python 환경 설정 문제로 인해 발생합니다. 이 기사는이 문제를 분석하고 해결합니다.
다음 명령을 사용하여 pyflink 작업을 제출했습니다.
./flink run-application -t 원사-애플리케이션 \ -dyarn.application.name = flinkcdctestpython \ -dyarn.provided.lib.dirs = "hdfs : // nameservice1/pyflink/flink-dist-181"\ --pyarch hdfs : //nameservice1/pyflink/pyflink181.zip \ -pyclientExec pyflink181.zip/pyflink181/bin/python \ -pyexec pyflink181.zip/pyflink181/bin/python \ --py hdfs : //nameservice1/pyflink/wc2.py
오류 메시지는 다음과 같습니다.
<code>2024-05-24 16:38:02,030 info org.apache.flink.client.python.pythondriver [] - pyflink181.zip/pyflink181/bin/python: can't open file 'hdfs://nameservice1/pyflink/wc2.py': [errno 2] no such file or directory</code>
이 오류는 Flink가 지정된 Python 스크립트 wc2.py
찾을 수 없음을 나타냅니다. 그러나 Java 작업을 제출할 때 HDFS 구성은 정상입니다. 즉, HDFS 구성 자체에 아무런 문제가 없습니다.
문제는 다음과 같은 측면에있을 수 있습니다.
-
Python 스크립트 경로 :
hdfs://nameservice1/pyflink/wc2.py
경로가 올바른지,wc2.py
파일 이이 경로에서 존재하는지 여부를 두 번 확인하십시오. HDFS 명령을 사용하여 확인하십시오.hdfs dfs -ls hdfs : //nameservice1/pyflink/wc2.py
-
파이썬 환경 구성 :
-pyclientexec
및-pyexec
매개 변수는 Python 실행 환경을 지정합니다.pyflink181.zip
의 Python 환경이 올바르게 구성되어 있고 HDF에 액세스 할 수 있는지 확인하십시오. HDFS의 파이썬 환경 경로에 매개 변수를 직접 가리키는 것이 좋습니다.-pyclientexec hdfs : //nameservice1/pyflink/pyflink181.zip/pyflink181/bin/python -pyexec hdfs : //nameservice1/pyflink/pyflink181.zip/pyflink181/bin/python
-
권한 문제 : Flink 작업에 HDF에서 Python 스크립트 파일에 액세스 할 수있는 권한이 있는지 확인하십시오. 파일 권한 확인 :
hdfs dfs -ls -h hdfs : //nameservice1/pyflink/wc2.py
Flink 및 Pyflink 버전 호환성 : Flink 버전이 Pyflink 버전과 호환되는지 확인합니다. 버전 불일치는 문제를 일으킬 수 있습니다.
위의 단계를 통해 Pyflink 작업을 제출할 때 Flink가 Python 스크립트를 찾을 수없는 문제를 찾고 해결할 수 있어야합니다. 문제가 지속되면 더 많은 단서를 위해 Flink 및 Pyflink의 로그 파일을 확인하십시오.
위 내용은 원사 응용 프로그램에 pyflink 작업을 제출할 때 Flink가 Python 작업 스크립트를 찾을 수없는 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

신흥 기술은 위협을 일으키고 Java의 플랫폼 독립성을 향상시킵니다. 1) Docker와 같은 클라우드 컴퓨팅 및 컨테이너화 기술은 Java의 플랫폼 독립성을 향상 시키지만 다양한 클라우드 환경에 적응하도록 최적화되어야합니다. 2) WebAssembly는 Graalvm을 통해 Java 코드를 컴파일하여 플랫폼 독립성을 확장하지만 성능을 위해 다른 언어와 경쟁해야합니다.

다른 JVM 구현은 플랫폼 독립성을 제공 할 수 있지만 성능은 약간 다릅니다. 1. OracleHotspot 및 OpenJDKJVM 플랫폼 독립성에서 유사하게 수행되지만 OpenJDK에는 추가 구성이 필요할 수 있습니다. 2. IBMJ9JVM은 특정 운영 체제에서 최적화를 수행합니다. 3. Graalvm은 여러 언어를 지원하며 추가 구성이 필요합니다. 4. AzulzingJVM에는 특정 플랫폼 조정이 필요합니다.

플랫폼 독립성은 여러 운영 체제에서 동일한 코드 세트를 실행하여 개발 비용을 줄이고 개발 시간을 단축시킵니다. 구체적으로, 그것은 다음과 같이 나타납니다. 1. 개발 시간을 줄이면 하나의 코드 세트 만 필요합니다. 2. 유지 보수 비용을 줄이고 테스트 프로세스를 통합합니다. 3. 배포 프로세스를 단순화하기위한 빠른 반복 및 팀 협업.

Java'SplatformIndenceFacilitatesCodereScoderEByWatHeAveringByTeCodetOrunonAnyPlatformwitHajvm.1) DevelopersCanwriteCodeOnceforConsentEStentBehaviorAcRossPlatforms.2) MAINTENDUCEDSCODEDOES.3) LIBRRIESASHSCORAREDERSCRAPERAREDERSPROJ

Java 응용 프로그램의 플랫폼 별 문제를 해결하려면 다음 단계를 수행 할 수 있습니다. 1. Java의 시스템 클래스를 사용하여 시스템 속성을보고 실행중인 환경을 이해합니다. 2. 파일 클래스 또는 java.nio.file 패키지를 사용하여 파일 경로를 처리하십시오. 3. 운영 체제 조건에 따라 로컬 라이브러리를로드하십시오. 4. visualVM 또는 JProfiler를 사용하여 크로스 플랫폼 성능을 최적화하십시오. 5. 테스트 환경이 Docker Containerization을 통해 생산 환경과 일치하는지 확인하십시오. 6. githubactions를 사용하여 여러 플랫폼에서 자동 테스트를 수행하십시오. 이러한 방법은 Java 응용 프로그램에서 플랫폼 별 문제를 효과적으로 해결하는 데 도움이됩니다.

클래스 로더는 통합 클래스 파일 형식, 동적로드, 부모 위임 모델 및 플랫폼 독립적 인 바이트 코드를 통해 다른 플랫폼에서 Java 프로그램의 일관성과 호환성을 보장하고 플랫폼 독립성을 달성합니다.

Java 컴파일러가 생성 한 코드는 플랫폼 독립적이지만 궁극적으로 실행되는 코드는 플랫폼 별입니다. 1. Java 소스 코드는 플랫폼 독립적 인 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2. JVM은 바이트 코드를 특정 플랫폼의 기계 코드로 변환하여 크로스 플랫폼 작동을 보장하지만 성능이 다를 수 있습니다.

멀티 스레딩은 프로그램 대응 성과 리소스 활용을 향상시키고 복잡한 동시 작업을 처리 할 수 있기 때문에 현대 프로그래밍에서 중요합니다. JVM은 스레드 매핑, 스케줄링 메커니즘 및 동기화 잠금 메커니즘을 통해 다양한 운영 체제에서 멀티 스레드의 일관성과 효율성을 보장합니다.


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