Spark異常：A master URL must be set in your configuration處理記錄

問題描述：

　   項目中一位同事提交了一部分代碼，代碼分爲一個抽象類，裏面含有sparkcontent，sparkSession對象；而後又三個子類實例化上述抽象類，這三個子類處理三個任務，最後在同一個Main類，裏面調用這個子類的處理任務的方法，進行計算；在本地（local）運行，一切正常，部署到測試服務器，會報以下異常：

18/07/03 14:11:58 WARN scheduler.TaskSetManager: Lost task 0.0 in stage 0.0 (TID 0, emr-worker-1.cluster-65494, executor 1): java.lang.ExceptionInInitializerError
	at task.api_monitor.HttpStatusTask$$anonfun$2.apply(HttpStatusTask.scala:91)
	at task.api_monitor.HttpStatusTask$$anonfun$2.apply(HttpStatusTask.scala:85)
	at scala.collection.Iterator$$anon$11.next(Iterator.scala:409)
	at org.apache.spark.util.collection.ExternalSorter.insertAll(ExternalSorter.scala:193)
	at org.apache.spark.shuffle.sort.SortShuffleWriter.write(SortShuffleWriter.scala:63)
	at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:96)
	at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:53)
	at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:108)
	at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:338)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
	at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
Caused by: org.apache.spark.SparkException: A master URL must be set in your configuration
	at org.apache.spark.SparkContext.(SparkContext.scala:376)
	at org.apache.spark.SparkContext$.getOrCreate(SparkContext.scala:2516)
	at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder$$anonfun$6.apply(SparkSession.scala:918)
	at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder$$anonfun$6.apply(SparkSession.scala:910)
	at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)
	at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder.getOrCreate(SparkSession.scala:910)
	at task.AbstractApiMonitorTask.(AbstractApiMonitorTask.scala:22)
	at task.api_monitor.HttpStatusTask$.(HttpStatusTask.scala:18)
	at task.api_monitor.HttpStatusTask$.(HttpStatusTask.scala)
	... 12 more

　　分析異常發現是因爲沒有指定Master的URL致使子類不能正常初始化。

解決：查找網上資源，結合自身代碼結構發現，在spark運行日誌中（運行模式是yarn）會有三個yarn.client出現，說明每一個子類任務都會有一個相對應的driver，這個說明每一個子類的任務開始都會實例化自身的sparkSession，可是一個spark 應用對應了一個main函數，放在一個driver裏,driver裏有一個對應的實例（spark context).driver 負責向各個節點分發資源以及數據。那麼若是你把建立實例放在了main函數的外面，driver就無法分發了。因此若是這樣寫在local模式下是能夠成功的，在分佈式就會報錯。（參考來源：https://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/51723175）所以，改變代碼結構把抽象類中的公有的資源，在main函數中建立，順利解決問題。

總結：出現上述問題，主要是對spark的分佈式運行理解的不是很透徹，仍需努力提高！