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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。
spark进程自动停止的原因有哪些
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