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Spark on Yarn遇到的几个问题

2024-10-02 20:38:02   219人阅读

1 概述

    Spark的on Yarn模式。其资源分配是交给Yarn的ResourceManager来进行管理的。可是眼下的Spark版本号，Application日志的查看，仅仅能通过Yarn的yarn logs命令实现。

    在部署和执行Spark Application的过程中，假设不注意一些小的细节，或许会导致一些问题的出现。

2 防火墙

    部署好Spark的包和配置文件，on yarn的两种模式都无法执行，在NodeManager端的日志都是说Connection Refused，连接不上Driver所在的client节点，可是client的80port能够正常訪问！同一时候，在日志中有类似信息出现：

Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient memory

内存肯定是够的。但就是无法获取资源。检查防火墙，果然client仅仅开启的对80port的訪问，其它都禁止了！

假设你的程序在执行的时候也有类似连接被拒绝的情况。最好也是先检查下防火墙的配置！

3 Spark Driver程序host的指定

    部署完Spark后，分别使用yarn-cluster模式和yarn-client模式执行Spark自带的计算pi的演示样例。

    Spark的一些配置文件除了一些基本属性外，均未做配置，结果执行的时候两种执行模式出现了不同的状况。

yarn-cluster模式可以正常执行，yarn-client模式总是执行失败。查看ResourceManager、NodeManager端的日志。发现程序总是找不到ApplicationMaster，这就奇怪了！

而且，客户端的Driver程序开启的port。在NodeManager端訪问被拒绝。非Spark的其它MR任务。可以正常执行。

检查client配置文件。发现原来在client的/etc/hosts文件里。client的一个IP相应了多个Host，Driver程序会默认去取最后相应的那个Host，比方是hostB，可是在NodeManager端是配置的其它Host。hostA。所以导致程序无法訪问。为了不影响其它的程序使用client的Host列表，这里在Spark配置文件spark-defaults.conf中使用属性spark.driver.host来指定yarn-client模式执行中和Yarn通信的DriverHost。此时yarn-client模式能够正常执行。

上面配置完了之后，发现yarn-cluster模式又不能执行了！

想想原因，肯定是上面那个配置參数搞的鬼，凝视掉之后，yarn-cluster模式能够继续执行。原因是，yarn-cluster模式下。spark的入口函数是在client执行，可是Driver的其它功能是在ApplicationMaster中执行的。上面的那个配置相当于指定了ApplicationMaster的地址，实际上的ApplicationMaster在yarn-master模式下是由ResourceManager随机指定的。

4 on  Yarn日志的查看

    測试环境下，通过yarn logs -applicationId xxx能够查看执行结束的Application的日志，可是搞到还有一个环境下发现使用上述命令查看日志时，总是提演示样例如以下信息：

Logs not available at /tmp/nm/remote/logs/hadoop/logs/application_xxx_xxx

Log aggregation has not completed or is not enabled.

    去相应的NodeManger文件夹下，确实找不到日志文件。

可是/tmp/nm/remote/logs却是在yarn-site.xml中指定了的文件夹。这个是对的，究竟什么原因呢？难道是Yarn的日志聚集没有起作用？

    去NodeManager上查看相应Application的日志：

2014-08-04 09:14:47,513 INFO org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.logaggregation.AppLogAggregatorImpl: Starting aggregate log-file for app application_xxx_xxx at /tmp/nm/remote/logs/spark/logs/application_xxx_xxx/hostB.tmp

2014-08-04 09:14:47,525 INFO org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.logaggregation.AppLogAggregatorImpl: Uploading logs for container container_xxx_xxx_01_000007. Current good log dirs are /data/nm/log

2014-08-04 09:14:47,526 INFO org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.logaggregation.AppLogAggregatorImpl: Uploading logs for container container_xxx_xxx_000001. Current good log dirs are /data/nm/log

2014-08-04 09:14:47,526 INFO org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.DefaultContainerExecutor: Deleting path : /data/nm/log/application_xxx_xxx

2014-08-04 09:14:47,607 INFO org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.logaggregation.AppLogAggregatorImpl: Finished aggregate log-file for app application_xxx_xxx

 

    可见，日志聚集确实起作用了，可是为什么通过命令不能查看！

猛然见看到日志中“/tmp/nm/remote/logs/spark/logs/ application_xxx_xxx/hostB.tmp”。日志的路径有问题，在使用yarn logs命令查看的时候。用的是hadoop用户。实际Spark Application的提交运行用的是spark用户，而yarn logs命令默认去找的是当前用户的路径，这就是查看不到日志的原因。切换到spark用户再查看，日志最终出来了。

5 LZO相关问题

    假设在Spark中使用了LZO作为EventLog的的压缩算法等，就得实现安装好LZO这个东东，否则会出现类似于例如以下的异常：

Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: Compression codec com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec not found.

 at org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodecFactory.getCodecClasses(CompressionCodecFactory.java:134)

 at org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodecFactory.<init>(CompressionCodecFactory.java:174)

 at org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat.configure(TextInputFormat.java:45)

 ... 66 more

Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: Class com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec not found

 at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClassByName(Configuration.java:1680)

 at org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodecFactory.getCodecClasses(CompressionCodecFactory.java:127)

 ... 68 more

 

或者

[ERROR] [2014-08-05 10:34:41 933] com.hadoop.compression.lzo.GPLNativeCodeLoader [main] (GPLNativeCodeLoader.java:36) Could not load native gpl library

java.lang.UnsatisfiedLinkError: no gplcompression in java.library.path

 

    解决的方法就是得安装好LZO，而且在HDFS、SPARK中配置好相关的包、文件等，详细步骤见：

http://find.searchhub.org/document/a128707a98fe4ec6

https://github.com/twitter/hadoop-lzo/blob/master/README.md

http://hsiamin.com/posts/2014/05/03/enable-lzo-compression-on-hadoop-pig-and-spark/

6 Spark Hive无法訪问Mysql的问题

    生产环境下，节点之间肯定是有防火墙限制的。并且Hive的元数据库Mysql，更是对请求的IP和用户等限制的严格，假设在Spark集群中使用yarn-cluster模式进行提交Spark的Application。其执行时Driver是和ApplicationMaster执行在一起。由Yarn的ResourceManager负责分配到集群中的某个NodeManager节点上，假设在Hive-site.xml中仅仅配置了Mysql数据库而没有配置MetaStore的话，或许会遇到连接元数据库失败的问题，此时，就得看下Hive-site.xml的配置，是否Mysql的相关权限配置正确、MetaStore服务能否够正常连接。

7 内存溢出问题

    在Spark中使用hql方法运行hive语句时。因为其在查询过程中调用的是Hive的获取元数据信息、SQL解析，而且使用Cglib等进行序列化反序列化。中间可能产生较多的class文件，导致JVM中的持久代使用较多，假设配置不当，可能引起类似于例如以下的OOM问题：

Exception in thread "Thread-2" java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space

    原因是实际使用时。假设用的是JDK1.6版本号，Server模式的持久代默认大小是64M，Client模式的持久代默认大小是32M，而Driver端进行SQL处理时。其持久代的使用可能会达到90M，导致OOM溢出。任务失败。

解决方法就是在Spark的conf文件夹中的spark-defaults.conf里。添加对Driver的JVM配置。由于Driver才负责SQL的解析和元数据获取。

配置例如以下：

spark.driver.extraJavaOptions -XX:PermSize=128M -XX:MaxPermSize=256M   

    可是，上述情况是在yarn-cluster模式下出现。yarn-client模式执行时倒是正常的。原来在$SPARK_HOME/bin/spark-class文件里已经设置了持久代大小：

JAVA_OPTS="-XX:MaxPermSize=256m $OUR_JAVA_OPTS"

    当以yarn-client模式执行时。driver就执行在客户端的spark-submit进程中。其JVM參数是取的spark-class文件里的设置，所谓未出现持久代溢出现象。

    总结一下Spark中各个角色的JVM參数设置：    

(1)Driver的JVM參数：
-Xmx。-Xms，假设是yarn-client模式，则默认读取spark-env文件里的SPARK_DRIVER_MEMORY值，-Xmx，-Xms值一样大小；假设是yarn-cluster模式。则读取的是spark-default.conf文件里的spark.driver.extraJavaOptions相应的JVM參数值。


PermSize，假设是yarn-client模式，则是默认读取spark-class文件里的JAVA_OPTS="-XX:MaxPermSize=256m $OUR_JAVA_OPTS"值；假设是yarn-cluster模式。读取的是spark-default.conf文件里的spark.driver.extraJavaOptions相应的JVM參数值。
GC方式，假设是yarn-client模式，默认读取的是spark-class文件里的JAVA_OPTS。假设是yarn-cluster模式，则读取的是spark-default.conf文件里的spark.driver.extraJavaOptions相应的參数值。
以上值最后均可被spark-submit工具中的--driver-java-options參数覆盖。

(2)Executor的JVM參数：
-Xmx，-Xms。假设是yarn-client模式，则默认读取spark-env文件里的SPARK_EXECUTOR_MEMORY值，-Xmx。-Xms值一样大小。假设是yarn-cluster模式，则读取的是spark-default.conf文件里的spark.executor.extraJavaOptions相应的JVM參数值。
PermSize。两种模式都是读取的是spark-default.conf文件里的spark.executor.extraJavaOptions相应的JVM參数值。
GC方式。两种模式都是读取的是spark-default.conf文件里的spark.executor.extraJavaOptions相应的JVM參数值。

(3)Executor数目及所占CPU个数
假设是yarn-client模式。Executor数目由spark-env中的SPARK_EXECUTOR_INSTANCES指定，每一个实例的数目由SPARK_EXECUTOR_CORES指定；假设是yarn-cluster模式。Executor的数目由spark-submit工具的--num-executors參数指定，默认是2个实例，而每一个Executor使用的CPU数目由--executor-cores指定，默觉得1核。
每一个Executor执行时的信息能够通过yarn logs命令查看到，类似于例如以下：

14/08/13 18:12:59 INFO org.apache.spark.Logging$class.logInfo(Logging.scala:58): Setting up executor with commands: List($JAVA_HOME/bin/java, -server, -XX:OnOutOfMemoryError=‘kill %p‘, -Xms1024m -Xmx1024m , -XX:PermSize=256M -XX:MaxPermSize=256M -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:/tmp/spark_gc.log, -Djava.io.tmpdir=$PWD/tmp, -Dlog4j.configuration=log4j-spark-container.properties, org.apache.spark.executor.CoarseGrainedExecutorBackend, akka.tcp://spark@sparktest1:41606/user/CoarseGrainedScheduler, 1, sparktest2, 3, 1>, <LOG_DIR>/stdout, 2>, <LOG_DIR>/stderr)

    当中。akka.tcp://spark@sparktest1:41606/user/CoarseGrainedScheduler表示当前的Executor进程所在节点，后面的1表示Executor编号。sparktest2表示ApplicationMaster的host，接着的3表示当前Executor所占用的CPU数目。

8 序列化异常

在Spark上运行hive语句的时候，出现类似于例如以下的异常：

org.apache.spark.SparkDriverExecutionException: Execution error
    at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.handleTaskCompletion(DAGScheduler.scala:849)
    at org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessActor$$anonfun$receive$2.applyOrElse(DAGScheduler.scala:1231)
    at akka.actor.ActorCell.receiveMessage(ActorCell.scala:498)
    at akka.actor.ActorCell.invoke(ActorCell.scala:456)
    at akka.dispatch.Mailbox.processMailbox(Mailbox.scala:237)
    at akka.dispatch.Mailbox.run(Mailbox.scala:219)
    at akka.dispatch.ForkJoinExecutorConfigurator$AkkaForkJoinTask.exec(AbstractDispatcher.scala:386)
    at scala.concurrent.forkjoin.ForkJoinTask.doExec(ForkJoinTask.java:260)
    at scala.concurrent.forkjoin.ForkJoinPool$WorkQueue.runTask(ForkJoinPool.java:1339)
    at scala.concurrent.forkjoin.ForkJoinPool.runWorker(ForkJoinPool.java:1979)
    at scala.concurrent.forkjoin.ForkJoinWorkerThread.run(ForkJoinWorkerThread.java:107)
Caused by: java.lang.ClassCastException: scala.collection.mutable.HashSet cannot be cast to scala.collection.mutable.BitSet
    at org.apache.spark.sql.execution.BroadcastNestedLoopJoin$$anonfun$7.apply(joins.scala:336)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$19.apply(RDD.scala:813)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$19.apply(RDD.scala:810)
    at org.apache.spark.scheduler.JobWaiter.taskSucceeded(JobWaiter.scala:56)
    at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.handleTaskCompletion(DAGScheduler.scala:845)

　　排查其前后的日志。发现大都是序列化的东西：

14/08/13 11:10:01 INFO org.apache.spark.Logging$class.logInfo(Logging.scala:58): Serialized task 8.0:3 as 20849 bytes in 0 ms
14/08/13 11:10:01 INFO org.apache.spark.Logging$class.logInfo(Logging.scala:58): Finished TID 813 in 25 ms on sparktest0 (progress: 3/200)

　　而在spark-default.conf中，事先设置了序列化方式为Kryo：

spark.serializer org.apache.spark.serializer.KryoSerializer

依据异常信息，可见是HashSet转为BitSet类型转换失败。Kryo把松散的HashSet转换为了紧凑的BitSet，把序列化方式凝视掉之后，任务能够正常运行。难道Spark的Kryo序列化做的还不到位？此问题须要进一步跟踪。

9 Executor僵死问题

    执行一个Spark任务，发现其执行速度远远慢于执行相同SQL语句的Hive的执行，甚至出现了OOM的错误，最后卡住达几小时！

而且Executor进程在疯狂GC。

    截取其一Task的OOM异常信息：

 技术分享

能够看到这是在序列化过程中发生的OOM。

依据节点信息。找到相应的Executor进程，观察其Jstack信息：

Thread 36169: (state = BLOCKED)
 - java.lang.Long.valueOf(long) @bci=27, line=557 (Compiled frame)
 - com.esotericsoftware.kryo.serializers.DefaultSerializers$LongSerializer.read(com.esotericsoftware.kryo.Kryo, com.esotericsoftware.kryo.io.Input, java.lang.Class) @bci=5, line=113 (Compiled frame)
 - com.esotericsoftware.kryo.serializers.DefaultSerializers$LongSerializer.read(com.esotericsoftware.kryo.Kryo, com.esotericsoftware.kryo.io.Input, java.lang.Class) @bci=4, line=103 (Compiled frame)
 - com.esotericsoftware.kryo.Kryo.readClassAndObject(com.esotericsoftware.kryo.io.Input) @bci=158, line=732 (Compiled frame)
 - com.esotericsoftware.kryo.serializers.DefaultArraySerializers$ObjectArraySerializer.read(com.esotericsoftware.kryo.Kryo, com.esotericsoftware.kryo.io.Input, java.lang.Class) @bci=158, line=338 (Compiled frame)
 - com.esotericsoftware.kryo.serializers.DefaultArraySerializers$ObjectArraySerializer.read(com.esotericsoftware.kryo.Kryo, com.esotericsoftware.kryo.io.Input, java.lang.Class) @bci=4, line=293 (Compiled frame)
 - com.esotericsoftware.kryo.Kryo.readObject(com.esotericsoftware.kryo.io.Input, java.lang.Class, com.esotericsoftware.kryo.Serializer) @bci=136, line=651 (Compiled frame)
 - com.esotericsoftware.kryo.serializers.FieldSerializer$ObjectField.read(com.esotericsoftware.kryo.io.Input, java.lang.Object) @bci=143, line=605 (Compiled frame)
 - com.esotericsoftware.kryo.serializers.FieldSerializer.read(com.esotericsoftware.kryo.Kryo, com.esotericsoftware.kryo.io.Input, java.lang.Class) @bci=44, line=221 (Compiled frame)
 - com.esotericsoftware.kryo.Kryo.readObject(com.esotericsoftware.kryo.io.Input, java.lang.Class, com.esotericsoftware.kryo.Serializer) @bci=136, line=651 (Compiled frame)
 - com.esotericsoftware.kryo.serializers.FieldSerializer$ObjectField.read(com.esotericsoftware.kryo.io.Input, java.lang.Object) @bci=143, line=605 (Compiled frame)
 - com.esotericsoftware.kryo.serializers.FieldSerializer.read(com.esotericsoftware.kryo.Kryo, com.esotericsoftware.kryo.io.Input, java.lang.Class) @bci=44, line=221 (Compiled frame)
 - com.esotericsoftware.kryo.Kryo.readClassAndObject(com.esotericsoftware.kryo.io.Input) @bci=158, line=732 (Compiled frame)
 - org.apache.spark.serializer.KryoDeserializationStream.readObject(scala.reflect.ClassTag) @bci=8, line=118 (Compiled frame)
 - org.apache.spark.serializer.DeserializationStream$$anon$1.getNext() @bci=10, line=125 (Compiled frame)
 - org.apache.spark.util.NextIterator.hasNext() @bci=16, line=71 (Compiled frame)
 - org.apache.spark.storage.BlockManager$LazyProxyIterator$1.hasNext() @bci=4, line=1031 (Compiled frame)
 - scala.collection.Iterator$$anon$13.hasNext() @bci=4, line=371 (Compiled frame)
 - org.apache.spark.util.CompletionIterator.hasNext() @bci=4, line=30 (Compiled frame)
 - org.apache.spark.InterruptibleIterator.hasNext() @bci=22, line=39 (Compiled frame)
 - scala.collection.Iterator$$anon$11.hasNext() @bci=4, line=327 (Compiled frame)
 - org.apache.spark.sql.execution.HashJoin$$anonfun$execute$1.apply(scala.collection.Iterator, scala.collection.Iterator) @bci=14, line=77 (Compiled frame)
 - org.apache.spark.sql.execution.HashJoin$$anonfun$execute$1.apply(java.lang.Object, java.lang.Object) @bci=9, line=71 (Interpreted frame)
 - org.apache.spark.rdd.ZippedPartitionsRDD2.compute(org.apache.spark.Partition, org.apache.spark.TaskContext) @bci=48, line=87 (Interpreted frame)
 - org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(org.apache.spark.Partition, org.apache.spark.TaskContext) @bci=26, line=262 (Interpreted frame)


有大量的BLOCKED线程，继续观察GC信息。发现大量的FULL GC。

    分析。在插入Hive表的时候，实际上须要写HDFS，在此过程的HashJoin时，伴随着大量的Shuffle写操作。JVM的新生代不断GC，Eden Space写满了就往Survivor Space写，同一时候超过一定大小的数据会直接写到老生代。当新生代写满了之后，也会把老的数据搞到老生代。假设老生代空间不足了。就触发FULL GC，还是空间不够，那就OOM错误了，此时线程被Blocked。导致整个Executor处理数据的进程被卡住。

 当处理大数据的时候，假设JVM配置不当就easy引起上述问题。解决办法就是增大Executor的使用内存。合理配置新生代和老生代的大小，能够将老生代的空间适当的调大点。


10 小节

    问题是比較严重，Application都直接无法执行了。可是引起问题的解决办法都比較小，归根结底还是部署的时候环境较为复杂，不够细致！再接再砺！

以后遇到相关的问题，会再这里持续更新，方便自己，也方便遇到类似问题的朋友们！

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