当通过设置spark.cores.max和spark.executor.memory resp'请求的内核数量或RAM数量（每个节点）超过可用数量时，就会出现此错误消息。因此，即使没有其他人使用集群，并且您指定要使用每个节点100GB RAM，但您的节点只能支持90GB，您也会收到此错误消息。
公平地说，在这种情况下，信息是模糊的，如果它说你超过了最大值，那会更有帮助。

Spark master似乎无法为此任务分配任何工作进程。工作进程未启动或都处于忙碌状态。
检查主节点上的Spark UI（端口由spark-env.sh中的SPARK_MASTER_WEBUI_PORT指定，默认为8080），应该如下所示：

要使群集正常工作，请执行以下操作：

• 一定有一些工人的状态是“活着”
• 必须有一些核心可用（例如，如果所有核心都忙碌冻结的任务，则群集将不会接受新任务）
• 必须有足够的可用内存

还要确保你的spark工作人员可以与驱动程序双向通信。检查防火墙等。

我遇到了这个问题。我有一个简单的1节点Spark集群，在尝试运行Spark应用程序时遇到了这个错误。
我运行了上面的一些建议，当我试图对集群运行Spark shell时，在UI中看不到这一点，我开始怀疑我的集群没有正常工作。
在我的主机文件中，我有一个条目，比如SparkNode，它引用了正确的IP地址。
我无意中在conf/spark-env.sh文件中的SPARK_MASTER_IP变量中放置了错误的IP地址。我将其更改为SparkNode，并将SPARK_LOCAL_IP更改为指向SparkNode。
为了测试这一点，我在浏览器中使用SparkNode:7077打开了UI，我可以看到Spark的一个示例正在运行。
然后我使用Wildfires建议运行Spark shell，如下所示：

MASTER=spark://SparkNode:7077 bin/spark-shell

回到UI，我现在可以看到Spark shell应用程序正在运行，这在以前是看不到的。
所以我退出了Spark Shell，使用Spark Submit运行了我的应用程序，它现在可以正常工作了。
这是绝对值得检查出您所有的IP和主机条目，这是我的问题的根本原因。

您需要指定正确的SPARK_HOME和您的驱动程序的IP地址，以防Spark无法定位您的Netty jar服务器。请注意，您的Spark主机应该监听您想要使用的正确IP地址。这可以通过在spark-env.sh文件中设置SPARK_MASTER_IP=yourIP来实现。

val conf = new SparkConf()
  .setAppName("test")
  .setMaster("spark://yourSparkMaster:7077")
  .setSparkHome("YourSparkHomeDir")
  .set("spark.driver.host", "YourIPAddr")

检查有关主机名、IP地址和环回的错误。确保设置SPARK_LOCAL_IP和SPARK_MASTER_IP。

我有类似的问题初始作业没有接受任何资源，修复它指定Spark正确的下载网址spark-env.sh或安装Spark上的所有奴隶。

export SPARK_EXECUTOR_URI=http://mirror.fibergrid.in/apache/spark/spark-1.6.1/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz

• 初始作业未接受任何资源;检查集群UI以确保Worker已注册并具有足够的内存 *