在EMR群集上运行的Spark作业。system.exit(0)用于正常完成作业，但仍在电子病历上执行失败

在EMR群集上运行的Spark作业是指将Spark框架应用于云计算环境中的Elastic MapReduce（EMR）群集上的作业。Spark是一种快速、通用的大数据处理框架，可以在分布式计算环境中进行高效的数据处理和分析。

EMR是亚马逊AWS提供的一项云计算服务，它提供了一个托管的Hadoop框架，可以轻松地在云中处理和分析大规模数据集。EMR群集是一组虚拟机实例，用于执行Spark作业和其他大数据处理任务。

在运行Spark作业时，可以使用system.exit(0)来表示作业正常完成。这是一个Java系统级别的调用，用于退出当前正在运行的程序。当作业成功完成时，可以使用system.exit(0)来终止作业的执行。

然而，如果在电子病历上执行失败，可能是由于以下原因：

1. 数据质量问题：电子病历数据可能存在格式错误、缺失值或其他数据质量问题，导致作业执行失败。在处理电子病历数据之前，应该进行数据清洗和验证，以确保数据的准确性和完整性。
2. 网络通信问题：在云计算环境中，网络通信可能会受到影响，例如网络延迟、丢包等问题。这可能导致作业执行过程中的通信错误，从而导致作业执行失败。在这种情况下，可以尝试重新运行作业或检查网络配置。
3. 资源限制：EMR群集的资源可能不足以支持作业的执行。Spark作业通常需要大量的计算和存储资源，如果群集配置不合理或资源配额不足，作业可能无法正常执行。可以尝试增加群集的规模或优化作业的资源使用。

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