提示信息

java.lang.Exception: spark.executor.extraJavaOptions is not allowed to set Spark options (was '-Dfile.encoding=UTF-8 -Dhdp.version=current -Dlog4j.configuration=spark-executor-log4j-default.properties -Dlog4j.debug -Dkylin.hdfs.working.dir=hdfs://node-a4:9000/kylin/kylin_metadata/ -Dkylin.metadata.identifier=kylin_metadata -Dkylin.spark.category=job -Dkylin.spark.project=learn_kylin -Dkylin.spark.identifier=c9ec57fe-1c28-4522-a1d7-4d2bb50389ec -Dkylin.spark.jobName=c9ec57fe-1c28-4522-a1d7-4d2bb50389ec-01 -Duser.timezone=Asia/Shanghai -Djava.security.auth.login.config=/alidata2/server/spark-3.1.3-bin-hadoop3.2/conf/jaas.conf -Djava.security.krb5.conf=/etc/krb5.conf -Djavax.security.auth.useSubjectCredsOnly=false -Dspark.hadoop.hadoop.security.authentication=kerberos -Dspark.kerberos.enabled=true -Dspark.kerberos.principal=spark/_HOST@cp.com -Dspark.kerberos.keytab=/etc/security/keytab/spark.keytab'). Set them directly on a SparkConf or in a properties file when using ./bin/spark-submit.

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10月30日 发表在 图文创作、问答社区 / My Coding Q&A Community 阅读 424 评论 20 | 免费使用 “AI大模型GPT4.0” 提问

这个错误提示意味着在 Apache Kylin 中，你不能通过 spark.executor.extraJavaOptions 来设置 Spark 配置选项。对于 Spark 的配置，最好直接在 spark-submit 提交时或者在 SparkConf 中设置。

你可以在 spark-submit 脚本中使用 --conf 参数来添加需要的配置。例如：

  1. ./bin/spark-submit --conf "spark.executor.extraJavaOptions=-Djava.security.auth.login.config=/alidata2/server/spark-3.1.3-bin-hadoop3.2/conf/jaas.conf -Djava.security.krb5.conf=/etc/krb5.conf -Djavax.security.auth.useSubjectCredsOnly=false" --conf "spark.hadoop.hadoop.security.authentication=kerberos" --conf "spark.kerberos.enabled=true" --conf "spark.kerberos.principal=spark/_HOST@cp.com" --conf "spark.kerberos.keytab=/etc/security/keytab/spark.keytab"

注意，以上命令行参数中的路径值和主体名称应根据你的实际环境进行替换。

另外，如果你在编程过程中创建了一个 SparkContext 或者 SparkSession 对象，可以使用 SparkConf 对象来设置这些参数，示例如下：

  1. SparkConf conf = new SparkConf()  
  2.     .set("spark.executor.extraJavaOptions", "-Djava.security.auth.login.config=/path/to/jaas.conf -Djava.security.krb5.conf=/path/to/krb5.conf -Djavax.security.auth.useSubjectCredsOnly=false")  
  3.     .set("spark.hadoop.hadoop.security.authentication", "kerberos")  
  4.     .set("spark.kerberos.enabled", "true")  
  5.     .set("spark.kerberos.principal", "spark/_HOST@domain.com")  
  6.     .set("spark.kerberos.keytab", "/path/to/keytab");  
  7. SparkContext sc = new SparkContext(conf);

请注意，这是使用 Java API 的示例，如果你使用的是 Scala 或者 Python，方法可能会有所不同，但总体思路是一样的。在代码中，应该替换 /path/to/ 和 spark/_HOST@domain.com 为你的

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太抢眼
11月05日

代码示例非常清晰，直观展示了如何正确配置Spark。

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冷清： @太抢眼

在配置Spark时，注意正确设置Spark参数确实非常重要，特别是在使用Spark提交作业时。除了可以在SparkConf中直接配置参数外，还可以通过配置文件来简化设置。例如，使用spark-defaults.conf文件来预先定义一些常用选项。

# 示例：spark-defaults.conf
spark.master                    local[*]
spark.executor.memory           2g
spark.app.name                  MySparkApp
spark.executor.extraJavaOptions -Dfile.encoding=UTF-8

可以在提交作业时使用以下命令：

./bin/spark-submit --properties-file conf/spark-defaults.conf ...

这种方式能有效减少在每次提交作业时的参数重复输入，提升效率。更多详细信息可以参考官方文档：Apache Spark Documentation。

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瞳深色
11月10日

使用SparkConf来设置参数显得更加灵活，很有学习价值。

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夜色也浪漫： @瞳深色

使用SparkConf设置参数的确是一个很好的方法，它为不同环境和需求下的配置提供了灵活性。例如，可以通过以下方式来配置Spark：

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

public class SparkApp {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf()
            .setAppName("MySparkApp")
            .setMaster("local[*]")
            .set("spark.executor.extraJavaOptions", "-Dfile.encoding=UTF-8")
            .set("spark.hadoop.hadoop.security.authentication", "kerberos")
            .set("spark.kerberos.principal", "spark/_HOST@cp.com");

        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

        // 进一步的Spark操作
        // ...

        sc.close();
    }
}

通过这种方式，一些动态的环境变量和参数可以根据你的需要灵活设置，使得部署和运行更为高效。此外，还可以把配置放在外部的Properties文件中，这样在不同的环境中修改配置时就无需改动代码，进一步降低了部署的复杂度。

如果需要了解更多，可以查阅 Apache Spark 官方文档，其中详细解释了如何有效地使用SparkConf配置Spark作业，帮助提升开发效率。

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寻觅
11月16日

对于Kerberos配置的详细解释很有帮助，尤其是在大数据环境中。

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幻化废墟： @寻觅

在大数据环境中，Kerberos配置的确是一个复杂但重要的主题，尤其是在集成Spark和Hadoop等框架时。配置时会碰到不少细节问题，比如如何正确设置安全身份验证和访问控制。一个可行的方法是在提交Spark应用时，使用--conf参数逐项设置Kerberos相关的配置。

例如，可以这样提交Spark作业：

./bin/spark-submit \
  --conf "spark.executor.extraJavaOptions=-Djava.security.auth.login.config=/path/to/jaas.conf" \
  --conf "spark.kerberos.enabled=true" \
  --conf "spark.kerberos.principal=spark/_HOST@YOUR_REALM" \
  --conf "spark.kerberos.keytab=/path/to/spark.keytab" \
  --class YourMainClass \
  your-application.jar

此外，使用Hadoop的core-site.xml和hdfs-site.xml文件配置Kerberos，也是很常见的做法。极大地提升了应用的安全性与可靠性。

对于想要深入了解Kerberos及其在大数据框架中的应用，可参考 Apache Hadoop Security 页面，这里有详细的说明和配置示例，有助于更好地理解安全设置的各个方面。

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渡生桥
11月20日

通过spark-submit命令行进行配置更便于调试和管理。可以直接在命令行中看到效果。

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迷失： @渡生桥 

  1. 将Spark配置直接放在`spark-submit`命令行中确实提供了更高的灵活性和可视化效果。例如，可以使用以下命令行来设置执行器配置：
  2. ```bash
  3. ./bin/spark-submit \
  4.   --conf spark.executor.extraJavaOptions="-Dfile.encoding=UTF-8" \
  5.   --conf spark.hadoop.hadoop.security.authentication=kerberos \
  6.   --class your.main.Class \
  7.   your-application.jar

这样的配置方式可以在执行时立即生效，方便调试和调整。而且通过查看提交日志，能够很清楚地了解当前应用所使用的配置参数，从而优化性能和解决可能出现的问题。

不妨也参考Apache Spark的官方文档 Spark Configuration，它详细列出了各种配置选项，方便结合具体情况进行修改和调试。对于复杂的环境配置，使用配置文件也可以帮助保持整洁和一致性，但在调试阶段，命令行方式会更加直观。 ```

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红灯区
11月24日

建议更详细地描述spark.executor.extraJavaOptions和SparkConf的区别和用途，以帮助初学者更好地理解。

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我叫李烨： @红灯区

在讨论 spark.executor.extraJavaOptions 和 SparkConf 的区别时，可以提到这两者分别用于不同的配置场景。spark.executor.extraJavaOptions 是为了给 Spark 执行器传递额外的 Java 选项，主要用于 JVM 参数设置，如系统属性、JVM 内存设置等。这些选项处理时机较早，通常在 Spark 执行器启动前设置。

而 SparkConf 是用于配置 Spark 应用的参数集合，通过代码或配置文件定义。在定义 Spark 应用的各项功能时，使用 SparkConf 会更加灵活和直观。例如，可以通过以下代码创建一个 SparkConf 对象，并直接设置 Spark 的各项配置：

SparkConf conf = new SparkConf()
    .setAppName("MySparkApplication")
    .setMaster("yarn")
    .set("spark.executor.memory", "2g")
    .set("spark.driver.memory", "1g")
    .set("spark.hadoop.fs.defaultFS", "hdfs://namenode:9000");

对于初学者来说，理解这两个方面的配置有助于更好地掌握 Spark 的调优和部署。如果遇到配置错误，建议查看 Apache Spark 官方文档，这里详细说明了不同配置项的用途及使用方法。

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韦敏予
12月02日

文章中的SparkConf示例很好地展示了如何在程序中动态配置参数，避免硬编码。

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后知： @韦敏予

评论中提到的动态配置参数确实是提高代码可维护性的重要手段。通过使用 SparkConf，可以在应用程序运行时根据实际需求灵活地修改参数配置，而不必在代码中进行硬编码。

例如，以下代码展示了如何在 Spark 应用中使用 SparkConf 动态配置一些常用参数：

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

public class ExampleSparkApp {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf()
            .setAppName("DynamicConfigExample")
            .setMaster("local[*]")
            .set("spark.executor.memory", "2g")
            .set("spark.driver.memory", "2g");

        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

        // Your Spark operations here

        sc.close();
    }
}

这样的做法不仅可以方便地管理 Spark 的配置，还能确保在不同环境下的灵活性。此外，还可以通过配置文件来读取参数，避免更改代码而重新编译，进一步提高便捷性。

关于 Spark 配置的更多信息，可以参考 Spark Configuration。这种方法确保了代码的清洁和可维护性，更适合复杂的生产环境。

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远离爱情
12月11日

对于如何处理Spark应用中需要的安全认证部分的解释很到位。

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凉音： @远离爱情

在处理Spark应用中的安全认证问题时，确保使用正确的配置方式是至关重要的。通过直接在SparkConf中设置参数，可以避免常见的配置错误。例如，使用以下代码示例可以设置Kerberos相关的属性：

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

public class SparkKerberosExample {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf()
            .setAppName("Spark Kerberos Example")
            .set("spark.yarn.principal", "spark/_HOST@cp.com")
            .set("spark.yarn.keytab", "/etc/security/keytab/spark.keytab")
            .set("spark.hadoop.hadoop.security.authentication", "kerberos");

        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
        // 这里可以继续编写Spark作业逻辑
    }
}

这样配置后，可以确保所有的安全认证参数都能够被正确读取和使用。这也有助于保持配置的整洁性和可维护性。对于更多关于Spark配置的详细信息，可以参考官方文档：Apache Spark Configuration。

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韦海淀
12月19日

也可以考虑在配置文件中设置这些参数，更加适用于固定的生产环境。

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沙漠超： @韦海淀

在处理Spark配置时，将参数直接放入配置文件中确实是一个合理的选择，特别是在生产环境中。这可以减少在代码中反复设置相同参数的需求，提高可维护性。

例如，可以在spark-defaults.conf文件中添加以下配置：

spark.executor.extraJavaOptions=-Dfile.encoding=UTF-8 -Dlog4j.configuration=spark-executor-log4j-default.properties -Duser.timezone=Asia/Shanghai
spark.hadoop.hadoop.security.authentication=kerberos
spark.kerberos.enabled=true
spark.kerberos.principal=spark/_HOST@cp.com
spark.kerberos.keytab=/etc/security/keytab/spark.keytab

这样的设置可以确保每次启动Spark作业时，均会自动加载这些参数。同时，具体项目的个性化配置也可以通过不同的属性文件来管理，从而简化环境切换的复杂度。

此外，值得留意的是为了确保生产环境的安全性和一致性，参数的修改和版本控制应在配置管理工具中进行。关于Spark的属性配置，可以参考Apache Spark Documentation以获取更多详情和最佳实践。

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默写
12月26日

如果能提供一个完整的部署场景案例，将更加有助于实践操作。可以考虑加入测试和生产环境切换的注意事项。

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北方衰衰： @默写

在处理Spark配置时，确实有必要注意环境的灵活切换，尤其是在测试和生产之间。通过对SparkConf的直接配置，可以有效避免上述异常情况的出现。

例如，当需要设置额外的Java选项时，可以通过如下方式在代码中进行设置：

SparkConf conf = new SparkConf()
    .setAppName("YourAppName")
    .set("spark.executor.extraJavaOptions", "-Dfile.encoding=UTF-8")
    .set("spark.hadoop.hadoop.security.authentication", "kerberos")
    .set("spark.kerberos.enabled", "true");

同时，推荐在配置文件中管理不同环境（如application-test.conf和application-prod.conf），然后通过以下方式加载适当的配置：

./bin/spark-submit --properties-file path/to/application-test.conf --class your.main.Class your-application.jar

对于切换环境时的注意事项，建议使用环境变量来控制。例如，可以在bash中定义变量：

export SPARK_ENV=production

在代码中，则可以根据该变量选择加载相应的配置文件。有关更详细的Spark配置管理，可以参考Apache Spark文档。这样的做法能使得配置管理更加灵活且易于维护。

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自在的风
01月04日

在使用Kerberos的场景中，及时更新java.security.auth.login.config文件对于避免权限问题至关重要。

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醉生： @自在的风

在处理Kerberos认证时，保持java.security.auth.login.config文件的更新的确非常重要。若未能及时更新，可能会导致权限问题，从而影响Spark作业的运行。

不妨考虑在Spark提交作业前，使用如下命令检查并更新此配置文件：

kadmin -p your_admin_user

确保为需要的主体设置正确的Kerberos策略。在每次作业提交时，也可以用代码动态设置这些参数，例如：

SparkConf conf = new SparkConf()
    .set("spark.hadoop.hadoop.security.authentication", "kerberos")
    .set("spark.kerberos.enabled", "true")
    .set("spark.kerberos.principal", "spark/_HOST@your_domain.com")
    .set("spark.kerberos.keytab", "/path/to/your.keytab");

此外，可以定期审查和更新相关的凭证，确保它们的有效性和安全性。更多关于Kerberos配置的最佳实践，可以参考Apache Spark官方文档：Apache Spark - Running on YARN

这可以为处理复杂的安全性问题提供一些帮助。

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