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任务执行完成:当Spark进程完成了所有的计算任务,就会自动停止。
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内存不足:如果Spark进程需要的内存超出了系统的可用内存,会导致Spark进程自动停止。
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资源不足:如果Spark进程需要的资源超出了系统的可用资源,比如CPU、磁盘等,会导致Spark进程自动停止。
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超时:如果Spark进程执行的任务超出了预设的时间限制,会导致Spark进程自动停止。
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手动停止:用户手动停止Spark进程也会导致其停止。
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异常错误:如果Spark进程出现了异常错误,比如内存泄漏、死锁等,会导致Spark进程自动停止。
以上就是关于“spark进程自动停止的原因有哪些”的相关介绍,筋斗云是国内较早的云主机应用的服务商,拥有10余年行业经验,提供丰富的云服务器、租用服务器等相关产品服务。云服务器资源弹性伸缩,主机vCPU、内存性能强悍、超高I/O速度、故障秒级恢复;电子化备案,提交快速,专业团队7×24小时服务支持!
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