Java Amazon EMR群集停留在启动状态

我正在AWS EMR上创建集群（带有控制台和SDK）。但这些集群始终保持“启动”状态，永远不会启动。为什么会发生这种情况？我该如何解决？谢谢

引导操作日志： 信息i-062fab1a95f485684:新实例已启动 错误i-062fab1a95f485684:启动失败。引导操作1失败，退出代码为非零

我的代码：

val emr = AmazonElasticMapReduceClientBuilder.standard()
  .withCredentials(new AWSStaticCredentialsProvider(awsCred))
  .withRegion(Regions.EU_WEST_1)
  .build()

val stepFactory = new StepFactory();
val enabledebugging = new StepConfig()
  .withName("Enable debugging")
  .withActionOnFailure("TERMINATE_JOB_FLOW")
  .withHadoopJarStep(stepFactory.newEnableDebuggingStep())

val spark = new Application().withName("Spark")
val hive = new Application().withName("Hive")
val ganglia = new Application().withName("Ganglia")
val zeppelin = new Application().withName("Zeppelin")

val request = new RunJobFlowRequest()
  .withName("Spark Cluster")
  .withReleaseLabel("emr-5.20.0")
  .withSteps(enabledebugging)
  .withApplications(spark)
  .withLogUri("s3://my-logs")
  .withServiceRole("EMR_DefaultRole")
  .withJobFlowRole("EMR_EC2_DefaultRole")
  .withInstances(new JobFlowInstancesConfig()
    .withEc2SubnetId("subnet-xxxxx")
    .withEc2KeyName("ec2test")
    .withInstanceCount(3)
    .withKeepJobFlowAliveWhenNoSteps(true)
    .withMasterInstanceType("m5.xlarge")
    .withSlaveInstanceType("m5.xlarge")
  );
val result = emr.runJobFlow(request);
System.out.println("The cluster ID is " + result.toString());

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发布用于创建EMR clusterI的配置，我添加了用于创建clusterI的scala代码。您是否尝试过通过删除位进行调试，直到它正常工作？例如，如果删除

RunJobFlowRequest

，它是否有效？请先运行“emr=AmazoneLastICMapreduceClient Builder”部分，然后启动并运行emr群集。确保日志保存到S3（）。如果没有它，调试引导问题就太难了。确保已连接足够的磁盘空间。如果磁盘空间不足以安装软件包，EMR将关闭。一旦您开始在S3中获取日志，请查看主节点引导日志以确保所有步骤都成功。在引导过程完成之前，保持配置简单，使用IGW将所有节点放在公共子网中，给出中等EC2实例，因为小实例可能无法承受EMR引导负载（内存不足等）。发布用于创建EMR clusterI的配置。我添加了用于创建clusterI的scala代码。您是否尝试过通过删除位进行调试，直到成功？例如，如果删除

RunJobFlowRequest

，它是否有效？请先运行“emr=AmazoneLastICMapreduceClient Builder”部分，然后启动并运行emr群集。确保日志保存到S3（）。如果没有它，调试引导问题就太难了。确保已连接足够的磁盘空间。如果磁盘空间不足以安装软件包，EMR将关闭。一旦您开始在S3中获取日志，请查看主节点引导日志以确保所有步骤都成功。在引导过程完成之前，保持配置简单，使用IGW将所有节点放在公共子网中，给出中等EC2实例，因为小实例可能无法承受EMR引导负载（内存不足等）。