无法生成 Spark 报告

Question

我遇到一个问题，无法使用

com.aventstack.extentreports.cucumber.adapter.ExtentCucumberAdapter:

插件生成 Spark 报告。尽管遵循了设置说明，但并未创建报告。

重现步骤：

1. 将以下依赖项添加到

   pom.xml

   ：

 <dependency>
        <groupId>tech.grasshopper</groupId>
        <artifactId>extentreports-cucumber7-adapter</artifactId>
        <version>1.14.0</version>
    </dependency>

2. 使用以下设置配置

   extent.properties

   文件： extent.reporter.spark.start=true extent.reporter.spark.out=测试输出/SparkReport/Spark.html
3. 使用配置的测试运行器类运行测试。

@Suite
@SelectClasspathResource("feature_files")
@ConfigurationParameter(key = GLUE_PROPERTY_NAME, value = "StepDefs")
@CucumberOptions(
        plugin = {"com.aventstack.extentreports.cucumber.adapter.ExtentCucumberAdapter:"}
)
public class RunCucumberTest {
}

预期行为： 应在指定的输出目录中生成 Spark 报告。

实际行为： 不会生成报告，日志中也没有错误消息。

环境：

• 黄瓜版本：7.16.1
• Java版本：21
• Maven版本：3.2.5

我尝试更改extentreports-cucumber7-adapter的版本，但对我不起作用``

Answer 1

如果您无法生成 Spark 报告，可能是由于几个常见问题造成的。以下是排查和解决问题的清单以及步骤：

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1. 检查 Spark 作业执行情况

• 确保 Spark 作业成功运行并产生预期的输出。
• 查看作业日志以识别执行过程中的错误或异常：

  yarn logs -applicationId <application_id>
  

  或者

  spark-submit --master <master-url> <your_spark_application>
  

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2. 验证数据可用性

• 检查Spark作业的输入数据在指定位置（例如HDFS、S3或本地文件系统）是否可用。
• 确保访问数据不存在权限问题：

  hdfs dfs -ls /path/to/input/data
  

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3. 检查输出目录

• 验证输出目录是否存在并且可以访问。如果您的 Spark 作业需要空目录，请确保它尚未填充。
• 如果目录不为空，Spark可能无法写入输出。您可以使用以下方法清理它：

  hdfs dfs -rm -r /path/to/output
  

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4. 检查报告配置

• 如果您使用特定的报告框架（例如 Apache Zeppelin、Jupyter 或 Spark 的内置报告库），请确保配置正确：
  • 对于 Zeppelin：检查您的 Spark 解释器设置。
  • 对于自定义报告：确保生成报告的脚本指向正确的输出目录。

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5. 确保安装了依赖项

• 验证 Spark 作业是否已安装并可访问所有必需的库和依赖项：
  • 如果使用 Maven 或 SBT 管理依赖项，请检查您的

    pom.xml

    或

    build.sbt

    文件以获取所需的依赖项。
  • 对于 Python (PySpark)，确保安装了所有必需的包：

    pip install -r requirements.txt
    

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6. 内存和资源分配

• 内存或CPU资源不足可能会导致报告生成失败。
  • 增加内存分配：

    --executor-memory 4G --driver-memory 2G
    

  • 增加核心数量：

    --executor-cores 2
    

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7. 检查 Spark 日志是否有错误

• 检查驱动程序和执行程序日志是否有错误。
  • 常见问题包括

    OutOfMemoryError

    、

    FileNotFoundException

    和

    NullPointerException

    。

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8. 验证报告格式

• 确保报告生成脚本以预期格式（例如 CSV、JSON、Parquet）编写报告。
• 如果以特定格式（例如 PDF 或 Excel）生成报告，请确保安装了所需的库（例如，Apache POI for Excel）。

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9. 处理权限

• 检查输入和输出目录的文件系统权限。确保运行 Spark 作业的用户具有必要的读/写访问权限。

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10. 本地测试

• 使用少量数据样本在本地运行 Spark 作业（如果可能），以在不消耗集群资源的情况下调试问题：

  spark-submit --master local[2] <your_spark_application>
  

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11. 常见问题和修复

• 问题：缺少输出文件

  • 确保在 Spark 应用程序中正确定义

    save

    或

    write

    操作。
  • 将 DataFrame 写入 CSV 的示例：

    df.write.format("csv").save("/path/to/output")
    

• 问题：作业挂起或失败

  • 使用 Spark UI 监控作业的状态并识别失败的阶段。

    http://<spark-master-url>:4040
    

• 问题：空报告

  • 验证 Spark 作业是否产生输出记录。添加

    .show()

    或

    .count()

    操作来验证输出 DataFrame。

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如果您已完成这些步骤但仍然遇到问题，请分享错误消息或日志以获得更有针对性的帮助！