Scala 错误执行者：阶段1.0（TID 1）中任务1.0中的异常java.net.NoRouteToHostException:没有到主机的路由

每次出现此错误时，我都试图运行word count spark应用程序请帮助，下面是

wordcount.scala

文件，在

sbt

包之后，我运行了

spark submit

命令

package main

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf

object WordCount {
  def main(args: Array[String]) {

    val conf = new SparkConf().setAppName("Word Count")
    val sc = new SparkContext(conf)

    val textfile = sc.textFile("file:///usr/local/spark/README.md")
    val tokenizeddata = textfile.flatMap(line => line.split(" "))
    val countprep = tokenizeddata.map(word => (word,1))
    val counts = countprep.reduceByKey((accumvalue,newvalue)=>(accumvalue+newvalue))
    val sortedcount = counts.sortBy(kvpair=>kvpair._2,false)
    sortedcount.saveAsTextFile("file:///usr/local/wordcount")
  }
}    

我运行了下一个命令

 bin/spark-submit --class "main.WordCount" --master "local[*]" "/home/hadoop/SparkApps/target/scala-2.10/word-count_2.10-1.0.jar"

Spark assembly是用Hive构建的，包括Datanucleus jars classpath Java热点（TM）64位服务器VM警告：

忽略选项MaxPermSize=128m；支持在8.0 15/11/28 07:38:51中被删除错误执行者：任务1.0中的异常在阶段1.0中 （TID 1）java.net.NoRouteToHostException:没有到主机的路由 位于java.net.PlainSocketImpl.socketConnect（本机方法） 位于java.net.AbstractPlainSocketImpl.doConnect（AbstractPlainSocketImpl.java:350） 位于java.net.AbstractPlainSocketImpl.connectToAddress（AbstractPlainSocketImpl.java:206） 位于java.net.AbstractPlainSocketImpl.connect（AbstractPlainSocketImpl.java:188） 位于java.net.socksocketimpl.connect（socksocketimpl.java:392） 位于java.net.Socket.connect（Socket.java:589） 位于sun.net.NetworkClient.doConnect（NetworkClient.java:175） 位于sun.net.www.http.HttpClient.openServer（HttpClient.java:432） 位于sun.net.www.http.HttpClient.openServer（HttpClient.java:527） http.HttpClient.（HttpClient.java:211） http.HttpClient.New（HttpClient.java:308） http.HttpClient.New（HttpClient.java:326） 位于sun.net.www.protocol.http.HttpURLConnection.getNewHttpClient（HttpURLConnection.java:1169） 位于sun.net.www.protocol.http.HttpURLConnection.plainConnect0（HttpURLConnection.java:1105） 位于sun.net.www.protocol.http.HttpURLConnection.plainConnect（HttpURLConnection.java:999） 位于sun.net.www.protocol.http.HttpURLConnection.connect（HttpURLConnection.java:933） 位于org.apache.spark.util.Utils$.fetchFile（Utils.scala:375） 位于org.apache.spark.executor.executor$$anonfun$org$apache$spark$executor$executor$$updateDependencies$6.apply（executor.scala:325） 位于org.apache.spark.executor.executor$$anonfun$org$apache$spark$executor$executor$$updateDependencies$6.apply（executor.scala:323） 在scala.collection.TraversableLike$WithFilter$$anonfun$foreach$1.apply处（TraversableLike.scala:772） 位于scala.collection.mutable.HashMap$$anonfun$foreach$1.apply（HashMap.scala:98） 位于scala.collection.mutable.HashMap$$anonfun$foreach$1.apply（HashMap.scala:98） 位于scala.collection.mutable.HashTable$class.foreachEntry（HashTable.scala:226） 位于scala.collection.mutable.HashMap.foreachEntry（HashMap.scala:39） 位于scala.collection.mutable.HashMap.foreach（HashMap.scala:98） 位于scala.collection.TraversableLike$WithFilter.foreach（TraversableLike.scala:771） 位于org.apache.spark.executor.executor.org$apache$spark$executor$executor$$updateDependencies（executor.scala:323） 位于org.apache.spark.executor.executor$TaskRunner.run（executor.scala:158） 位于java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker（ThreadPoolExecutor.java:1142） 位于java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run（ThreadPoolExecutor.java:617） 运行（Thread.java:745）

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也许您应该添加.setMaster（“local”）

我认为您需要在应用程序中设置spark home您可以共享spark shell的整个输出吗？您应该会看到

INFO-SparkContext:Added-JAR

消息。我想知道稳定版

1.0

是否会给Spark带来麻烦。