Spark程序报错排查：A master URL must be set in your configuration-蒲公英云

Spark程序报错排查：A master URL must be set in your configuration

今天在在本地测试spark程序，点击运行main方法，报了如下错误：(spark版本为2.1.1)

org.apache.spark.SparkException: A master URL must be set in your configuration
    at org.apache.spark.SparkContext.<init>(SparkContext.scala:379)
    at org.apache.spark.SparkContext$.getOrCreate(SparkContext.scala:2320)
    at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder$$anonfun$6.apply(SparkSession.scala:868)
    at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder$$anonfun$6.apply(SparkSession.scala:860)
    at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)
    at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder.getOrCreate(SparkSession.scala:860)
    at com.gimc.dsp.spark.main.dsp.OrderMappingMain.main(OrderMappingMain.java:60)
19/06/12 11:32:33 INFO SparkContext: Successfully stopped SparkContext
Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: A master URL must be set in your configuration
    at org.apache.spark.SparkContext.<init>(SparkContext.scala:379)
    at org.apache.spark.SparkContext$.getOrCreate(SparkContext.scala:2320)
    at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder$$anonfun$6.apply(SparkSession.scala:868)
    at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder$$anonfun$6.apply(SparkSession.scala:860)
    at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)
    at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder.getOrCreate(SparkSession.scala:860)
    at com.gimc.dsp.spark.main.dsp.OrderMappingMain.main(OrderMappingMain.java:60)

这个报错的原因在于没有设置程序运行的master，需要进行相应的配置。

传给spark的master有如下几种：

local 本地单线程
local[K] 本地多线程（指定K个内核）
local[*] 本地多线程（指定所有可用内核）
spark://HOST:PORT 连接到指定的 Spark standalone cluster master，需要指定端口。
mesos://HOST:PORT 连接到指定的 Mesos 集群，需要指定端口。
yarn-client客户端模式 连接到 YARN 集群。需要配置 HADOOP_CONF_DIR。
yarn-cluster集群模式 连接到 YARN 集群。需要配置 HADOOP_CONF_DIR。

本地配置spark master的方式有如下两种：

一.通过spark代码进行配置

可以通过以下代码进行配置：

//java版本
SparkConf conf = new SparkConf();
conf.setMaster("local");    //本地单线程运行
conf.setAppName("testJob");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
//scala版本
val sparkConf = new SparkConf()
sparkConf.setMaster("local")   //本地单线程运行
sparkConf.setAppName("testJob")  
val sc = new SparkContext(sparkConf)