sparksession在操作算子中使用 本地可以正常跑通 但是部署到集群上会报错

在Spark应用中，尤其是在使用SparkSession操作算子时遇到问题，尤其是本地运行正常但部署到YARN集群上出现问题，通常涉及几个常见的原因。以下是一些可能的解决方案和排查方向：

1. 资源配置问题：确保你的YARN集群有足够的资源（内存、CPU核数）来运行你的任务。资源不足会导致任务被拒绝或执行失败。

2. 依赖冲突或缺失：检查你的项目依赖是否正确打包并上传到了集群的所有节点上。有时候，本地环境与集群环境的依赖不一致会导致问题。

3. SparkSession实例共享：如提示所述，你不需要在每个操作算子内部重新创建SparkSession。你应该在程序的入口点（通常是main方法）创建一个全局的SparkSession实例，并在需要的地方通过该实例进行操作。这样可以避免因多次初始化导致的配置混乱或资源占用问题。

4. 广播变量问题：如果尝试使用广播变量传递SparkSession，这实际上是不必要的，因为SparkSession应该是每个Executor上下文的一部分，而不是通过广播变量传递。广播变量主要用于大数据量的只读数据共享，而非像SparkSession这样的运行时环境对象。

5. 配置一致性：确认你在本地运行时使用的配置（比如Hadoop配置、Spark配置）与提交到YARN集群时使用的配置相匹配。可以通过设置spark-submit命令行参数或者在代码中通过SparkConf设置来确保这一点。

6. 日志和错误信息：仔细查看集群上的日志输出，特别是YARN的应用日志和Spark executor的日志，这些日志通常会提供更详细的错误信息，帮助定位问题所在。

7. 权限问题：如果你的代码涉及到文件系统操作（例如读写HDFS），确保应用具有相应的权限，特别是在分布式环境下。

8. 版本兼容性：确认你的Spark版本与Hadoop、YARN以及其他相关组件的版本之间是兼容的。版本不兼容可能导致一些隐晦的问题。

针对你提到的空指针异常，确保在任何使用SparkSession之前它已经被正确初始化且非空。如果在操作算子内部确实需要访问SparkSession，考虑将它作为参数传递给那些函数，而不是在函数内部再次创建。

最后，根据错误的具体信息进行针对性的解决是非常关键的，因此建议详细查看集群上的错误日志，并根据上述方向逐一排查。