1. 在进行对hdfs的操作时出现错误：
Zero blocklocations for /chn/train.csv. Name node is in safe mode.
解决方法：因为namenode节点当前处于安全模式，此时不能对hdfs上的数据进行修改，强制退出安全模式即可。
（1） 进入hadoop下：cd /usr/local/hadoop
（2） 解除安全模式：dfsadmin -safemode leave
2.在进行spark提交时出现警告：
NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
解决方法：
（1）sudo vim /etc/profile
（2）在最后添加：export LD_LIBRARY_PATH=$HADOOP_HOME/lib/native
（3）切换到普通用户haodoop，运行命令：source /etc/profile。使新的配置生效。
3. 明明资源配置足够，sparkwebUI上也正常显示worker，但仍旧反复：WARN TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient resources
再查看spark的日志，发现也是报错资源不足：
Master: App app-20231114194550-0009 requires more resource than any of Workers could have.
解决方法：是因为虽然所有的slave节点都正常启动了，也有worker节点，但是主机并没有worker节点。也就是说，开启的worker节点没有与master真正的连接上，所有会导致任务提交一直显示资源不够
执行代码，单独指定启动主机上的worker节点即可：
（1）主机进入spark目录：cd /usr/local/spark
（2）单独启动worker节点：sbin/start-slave.sh spark://192.168.0.150（master的公网ip）:7077
（最后一个奇怪的报警，辛辛苦苦费了两天有余，从怀疑上一步的文件、怀疑代码......最后才发现了真正的原因。明明之前实验一配置都是正常的，到底是什么导致了这个bug的出现呢？）
1. 在进行对hdfs的操作时出现错误：
Zero blocklocations for /chn/train.csv. Name node is in safe mode.解决方法：因为namenode节点当前处于安全模式，此时不能对hdfs上的数据进行修改，强制退出安全模式即可。
（1） 进入hadoop下：
cd /usr/local/hadoop（2） 解除安全模式：
dfsadmin -safemode leave2.在进行spark提交时出现警告：
NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable解决方法：
（1）
sudo vim /etc/profile（2）在最后添加：
export LD_LIBRARY_PATH=$HADOOP_HOME/lib/native（3）切换到普通用户haodoop，运行命令：
source /etc/profile。使新的配置生效。3. 明明资源配置足够，sparkwebUI上也正常显示worker，但仍旧反复：WARN TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient resources
再查看spark的日志，发现也是报错资源不足：
Master: App app-20231114194550-0009 requires more resource than any of Workers could have.
解决方法：是因为虽然所有的slave节点都正常启动了，也有worker节点，但是主机并没有worker节点。也就是说，开启的worker节点没有与master真正的连接上，所有会导致任务提交一直显示资源不够
执行代码，单独指定启动主机上的worker节点即可：
（1）主机进入spark目录：
cd /usr/local/spark（2）单独启动worker节点：
sbin/start-slave.sh spark://192.168.0.150（master的公网ip）:7077（最后一个奇怪的报警，辛辛苦苦费了两天有余，从怀疑上一步的文件、怀疑代码......最后才发现了真正的原因。明明之前实验一配置都是正常的，到底是什么导致了这个bug的出现呢？）