117笔记问答在使用 spark-submit 命令提交 Spark 应用程序时，可能会遇到多种问题。以下是一些常见问题及其解决方案：
常见问题
- 无法从空字符串创建路径：这通常是由于输入了错误的文件路径或 jar 包路径。
- Container exited with a non-zero exit code 13：这可能是因为代码中的
setMaster(XX)与命令行中指定的运行模式冲突。 - ClassNotFoundException：在 IDEA 等环境中，可能是因为缺少必要的依赖库。
- 内存溢出：如
OutOfMemoryError: Java heap space，可能需要调整 executor 和 driver 的内存设置。 - 读取 CSV 文件时出现问题：可能是因为 CSV 文件的格式问题或者 Spark 配置问题。
- Spark SQL 相关错误：如
FileSystem closed，可能是因为 Hadoop 文件系统配置问题。 - 网络问题：如
shuffle fetch failed，可能是因为网络配置或资源不足。 - 数据倾斜或任务倾斜：大多数情况下是由于数据分布不均或任务执行效率低。
解决方案
- 对于无法从空字符串创建路径的问题，检查并确保所有路径字符串正确无误。
- 解决
Container exited with a non-zero exit code 13的问题，需要检查代码中的setMaster(XX)与命令行中指定的运行模式是否一致。 - 对于
ClassNotFoundException，确保所有依赖的库都已正确添加到项目的类路径中。 - 解决内存溢出的问题，可以通过调整
spark.executor.memory和spark.driver.memory的值来解决。 - 对于读取 CSV 文件时的问题，检查 CSV 文件的格式是否正确，并确保 Spark 配置中有关于 CSV 读取的参数设置正确。
- 解决 Spark SQL 相关错误，如
FileSystem closed，需要检查 Hadoop 文件系统的配置，确保所有必要的路径和权限都已正确设置。 - 对于网络问题，如
shuffle fetch failed，需要检查网络配置和资源分配，确保有足够的网络带宽和处理能力。 - 解决数据倾斜或任务倾斜的问题，可以通过重新分区、调整并行度或优化数据分布来解决。
通过上述解决方案，可以有效地解决大部分 spark-submit 提交过程中遇到的问题。如果问题依然存在，建议查看详细的错误日志，以便进一步定位问题所在。