spark 写入oss-hdfs任务，spark客户端一直在等待，如何解决？

针对Spark写入OSS-HDFS任务出现的问题，即Spark任务结束且Yarn任务成功，但Spark客户端仍在等待的情况，可以尝试从以下几个方面排查：

1.检查Spark作业提交模式： 根据文档信息，E-MapReduce对Yarn-Client模式下的Spark Streaming作业状态可能存在监控问题，这可能导致Spark客户端显示作业仍在运行。因此，请确保Spark作业是以Yarn-Cluster模式提交的，而非Yarn-Client模式。
2.确认Spark与OSS-HDFS集成配置： 确保正确配置了Spark连接OSS-HDFS所需的参数，包括但不限于： markdown - 在`core-site.xml`中配置OSS-HDFS的相关属性： fs.AbstractFileSystem.oss.impl com.aliyun.jindodata.oss.JindoOSS fs.oss.impl com.aliyun.jindodata.oss.JindoOssFileSystem fs.oss.accessKeyId [您的AccessKeyId] fs.oss.accessKeySecret [您的AccessKeySecret] - 在提交Spark任务时通过`spark-submit`命令行指定OSS-HDFS相关配置： spark-submit \ --conf spark.hadoop.fs.AbstractFileSystem.oss.impl=com.aliyun.jindodata.oss.OSS \ --conf spark.hadoop.fs.oss.impl=com.aliyun.jindodata.oss.JindoOssFileSystem \ --conf spark.hadoop.fs.oss.accessKeyId=[您的AccessKeyId] \ --conf spark.hadoop.fs.oss.accessKeySecret=[您的AccessKeySecret] ```
3.检查Spark客户端与集群通信情况： 确认Spark客户端与集群之间的网络通信正常，没有阻塞或延迟导致客户端未能及时接收到作业完成的通知。
4.查看Spark事件日志目录配置： 确保Spark事件日志目录配置正确，并且客户端能够访问到这个目录，以便准确获取作业状态。
5.确认Spark作业资源释放： 检查Spark作业结束后，其占用的资源是否已被YARN完全释放，有时资源未被正确回收也可能导致客户端显示异常。
如果以上步骤均无误，建议进一步查看Spark客户端的具体错误信息或日志，以及YARN ResourceManager的日志，以获取更详细的故障线索。