作者：花弄影
一.经验
Spark Streaming包含三种计算模式：nonstate .stateful .windowkafka可通过配置文件使用自带的zookeeper集群Spark一切操作归根结底是对RDD的操作部署Spark任务，不用拷贝整个架包，只需拷贝被修改的文件，然后在目标服务器上编译打包。kafka的log.dirs不要设置成/tmp下的目录，貌似tmp目录有文件数和磁盘容量限制ES的分片类似kafka的partitionspark Graph根据边集合构建图，顶点集合只是指定图中哪些顶点有效presto集群没必要采用on yarn模式，因为hadoop依赖HDFS，如果部分机器磁盘很小，hadoop会很尴尬，而presto是纯内存计算，不依赖磁盘，独立安装可以跨越多个集群，可以说有内存的地方就可以有prestopresto进程一旦启动，JVM server会一直占用内存如果maven下载很慢，很可能是被天朝的GFW墙了，可以在maven安装目录的setting.conf配置文件mirrors标签下加入国内镜像抵制**党的网络封锁，例如：<mirror> <id>nexus-aliyun</id> <mirrorOf>*</mirrorOf> <name>Nexus aliyun</name> <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public</url></mirror>编译spark，hive on spark就不要加-Phive参数，若需sparkSQL支持hive语法则要加-Phive参数通过hive源文件pom.xml查看适配的spark版本，只要打版本保持一致就行，例如spark1.6.0和1.6.2都能匹配打开Hive命令行客户端，观察输出日志是否有打印“SLF4J: Found binding in [jar:file:/work/poa/hive-2.1.0-bin/lib/spark-assembly-1.6.2-hadoop2.6.0.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]”来判断hive有没有绑定sparkkafka的comsumer groupID对于spark direct streaming无效shuffle write就是在一个stage结束计算之后，为了下一个stage可以执行shuffle类的算子，而将每个task处理的数据按key进行分类，将相同key都写入同一个磁盘文件中，而每一个磁盘文件都只属于下游stage的一个task，在将数据写入磁盘之前，会先将数据写入内存缓存中，下一个stage的task有多少个，当前stage的每个task就要创建多少份磁盘文件。单个spark任务的excutor核数不宜设置过高，否则会导致其他JOB延迟数据倾斜只发生在shuffle过程，可能触发shuffle操作的算子有：distinct, groupByKey, reduceByKey, aggregateByKey, join, cogroup, repartition等运行时删除hadoop数据目录会导致依赖HDFS的JOB失效sparkSQL UDAF中update函数的第二个参数 input: Row 对应的并非DataFrame的行，而是被inputSchema投影了的行Spark的Driver只有在Action时才会收到结果Spark需要全局聚合变量时应当使用累加器（Accumulator）Kafka以topic与consumer group划分关系，一个topic的消息会被订阅它的消费者组全部消费，如果希望某个consumer使用topic的全部消息，可将该组只设一个消费者，每个组的消费者数目不能大于topic的partition总数，否则多出的consumer将无消可费所有自定义类要实现serializable接口，否则在集群中无法生效resources资源文件读取要在Spark Driver端进行，以局部变量方式传给闭包函数DStream流转化只产生临时流对象，如果要继续使用，需要一个引用指向该临时流对象提交到yarn cluster的作业不能直接print到控制台，要用log4j输出到日志文件中HDFS文件路径写法为：hdfs://master:9000/文件路径，这里的master是namenode的hostname,9000是hdfs端口号。不要随意格式化HDFS，这会带来数据版本不一致等诸多问题，格式化前要清空数据文件夹搭建集群时要首先配置好主机名，并重启机器让配置的主机名生效linux批量多机互信, 将pub秘钥配成一个小于128M的小文件都会占据一个128M的BLOCK，合并或者删除小文件节省磁盘空间Non DFS Used指的是非HDFS的所有文件spark两个分区方法coalesce和repartition，前者窄依赖，分区后数据不均匀，后者宽依赖，引发shuffle操作，分区后数据均匀spark中数据写入ElasticSearch的操作必须在action中以RDD为单位执行可以通过hive-site.xml修改spark.executor.instances, spark.executor.cores, spark.executor.memory等配置来优化hive on spark执行性能，不过最好配成动态资源分配。
二.基本功能
0.常见问题:
1如果运行程序出现错误：Exception in thread “main” java.lang.NoClassDefFoundError: org/slf4j/LoggerFactory，这是因为项目缺少slf4j-api.jar和slf4j-log4j12.jar这两个jar包导致的错误。 2如果运行程序出现错误：java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/log4j/LogManager，这是因为项目缺少log4j.jar这个jar包 3错误：Exception in thread “main” java.lang.NoSuchMethodError: org.slf4j.MDC.getCopyOfContextMap()Ljava/util/Map，这是因为jar包版本冲突造成的。
1.配置spark-submit (CDH版本)
Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/fs/FSDataInputStream at org.apache.spark.deploy.SparkSubmitArguments.handleUnknown(SparkSubmitArguments.scala:451) at org.apache.spark.launcher.SparkSubmitOptionParser.parse(SparkSubmitOptionParser.java:178) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmitArguments.<init>(SparkSubmitArguments.scala:97) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:113) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:366) at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:355) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:354) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:425) at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:308) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:358) ... 5 more
解决方案:
在spark-env.sh文件中添加:
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(hadoop classpath)
2.启动spark-shell时,报错
INFO cluster.YarnClientSchedulerBackend: Registered executor: Actor[akka.tcp://sparkExecutor@services07:34965/user/Executor#1736210263] with ID 1INFO util.RackResolver: Resolved services07 to /default-rackINFO storage.BlockManagerMasterActor: Registering block manager services07:51154 with 534.5 MB RAM
解决方案:
在spark的spark-env配置文件中配置下列配置项:
将export SPARK_WORKER_MEMORY, export SPARK_DRIVER_MEMORY, export SPARK_YARN_AM_MEMORY的值设置成小于534.5 MB
3.启动spark SQL时,报错:
Caused by: org.datanucleus.store.rdbms.connectionpool.DatastoreDriverNotFoundException: The specified datastore driver ("com.mysql.jdbc.Driver ") was not found in the CLASSPATH. Please check your CLASSPATH specification, and the name of the driver.解决方案:
在$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh文件中配置:
export SPARK_CLASSPATH=$HIVE_HOME/lib/mysql-connector-java-5.1.6-bin.jar
4.启动spark SQL时,报错:
java.sql.SQLException: Access denied for user 'services02 '@'services02' (using password: YES)
解决方案:
检查hive-site.xml的配置项, 有以下这个配置项
<property> <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name> <value>123456</value> <description>password to use against metastore database</description></property>
看该密码与与MySQL的登录密码是否一致
5.启动计算任务时报错:
报错信息为:
org.apache.spark.rpc.RpcTimeoutException: Futures timed out after [120 seconds]. This timeout is controlled by spark.rpc.askTimeout
解决方案:
分配的core不够, 多分配几核的CPU
6.启动计算任务时报错:
不断重复出现
status.SparkJobMonitor: 2017-01-04 11:53:51,564 Stage-0_0: 0(+1)/1 status.SparkJobMonitor: 2017-01-04 11:53:54,564 Stage-0_0: 0(+1)/1 status.SparkJobMonitor: 2017-01-04 11:53:55,564 Stage-0_0: 0(+1)/1 status.SparkJobMonitor: 2017-01-04 11:53:56,564 Stage-0_0: 0(+1)/1
解决方案:
资源不够, 分配大点内存, 默认值为512MB.
7.启动Spark作为计算引擎时报错:
报错信息为:
java.io.IOException: Failed on local exception: java.nio.channels.ClosedByInterruptException; Host Details : local host is: "m1/192.168.179.201"; destination host is: "m1":9000; at org.apache.hadoop.net.NetUtils.wrapException(NetUtils.java:772) at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1474)Caused by: java.nio.channels.ClosedByInterruptException at java.nio.channels.spi.AbstractInterruptibleChannel.end(AbstractInterruptibleChannel.java:202) at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.connect(SocketChannelImpl.java:681)17/01/06 11:01:43 INFO retry.RetryInvocationHandler: Exception while invoking getFileInfo of class ClientNamenodeProtocolTranslatorPB over m2/192.168.179.202:9000 after 9 fail over attempts. Trying to fail over immediately.
解决方案:
出现该问题的原因有多种, 我所遇到的是使用Hive On Spark时报了此错误,解决方案是: 在hive-site.xml文件下正确配置该项
<property> <name>spark.yarn.jar</name> <value>hdfs://ns1/Jar/spark-assembly-1.6.0-hadoop2.6.0.jar</value></property>
8.启动spark集群时报错,启动命令为:start-mastersh
报错信息:
Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/slf4j/Logger at java.lang.Class.getDeclaredMethods0(Native Method) at java.lang.Class.privateGetDeclaredMethods(Class.java:2701) at java.lang.Class.privateGetMethodRecursive(Class.java:3048) at java.lang.Class.getMethod0(Class.java:3018) at java.lang.Class.getMethod(Class.java:1784) at sun.launcher.LauncherHelper.validateMainClass(LauncherHelper.java:544) at sun.launcher.LauncherHelper.checkAndLoadMain(LauncherHelper.java:526)Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.slf4j.Logger at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424) at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:331) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357) ... 7 more
解决方案:
将/home/centos/soft/hadoop/share/hadoop/common/lib目录下的slf4j-api-1.7.5.jar文件,slf4j-log4j12-1.7.5.jar文件和commons-logging-1.1.3.jar文件拷贝到/home/centos/soft/spark/lib目录下
9.启动spark集群时报错,启动命令为:start-mastersh
报错信息:
Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/conf/Configuration at java.lang.Class.getDeclaredMethods0(Native Method) at java.lang.Class.privateGetDeclaredMethods(Class.java:2570) at java.lang.Class.getMethod0(Class.java:2813) at java.lang.Class.getMethod(Class.java:1663) at sun.launcher.LauncherHelper.getMainMethod(LauncherHelper.java:494) at sun.launcher.LauncherHelper.checkAndLoadMain(LauncherHelper.java:486)Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.conf.Configuration at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:366) at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:355) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:354) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:425) at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:308) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:358) ... 6 more
解决方案:
官网资料: https://spark.apache.org/docs/latest/hadoop-provided.html#apache-hadoop
编辑/home/centos/soft/spark/conf/spark-env.sh文件,配置下列配置项:
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/home/centos/soft/hadoop/bin/hadoop classpath)
10.启动HPL/SQL存储过程时报错:
报错信息:
2017-01-10T15:20:18,491 ERROR [HiveServer2-Background-Pool: Thread-97] exec.TaskRunner: Error in executeTaskjava.lang.OutOfMemoryError: PermGen space at java.lang.ClassLoader.defineClass1(Native Method) at java.lang.ClassLoader.defineClass(ClassLoader.java:800)2017-01-10T15:20:18,491 ERROR [HiveServer2-Background-Pool: Thread-97] ql.Driver: FAILED: Execution Error, return code -101 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask. PermGen space2017-01-10T15:20:18,491 INFO [HiveServer2-Background-Pool: Thread-97] ql.Driver: Completed executing command(queryId=centos_20170110152016_240c1b5e-3153-4179-80af-9688fa7674dd); Time taken: 2.113 seconds2017-01-10T15:20:18,500 ERROR [HiveServer2-Background-Pool: Thread-97] operation.Operation: Error running hive query: org.apache.hive.service.cli.HiveSQLException: Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code -101 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask. PermGen space at org.apache.hive.service.cli.operation.Operation.toSQLException(Operation.java:388) at org.apache.hive.service.cli.operation.SQLOperation.runQuery(SQLOperation.java:244) at org.apache.hive.service.cli.operation.SQLOperation.access$800(SQLOperation.java:91)Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space at java.lang.ClassLoader.defineClass1(Native Method) at java.lang.ClassLoader.defineClass(ClassLoader.java:800)
解决方案:
参考资料: http://blog.csdn.net/xiao_jun_0820/article/details/45038205
出现该问题是因为Spark默认使用全部资源, 而此时主机的内存已用, 应在Spark配置文件中限制内存的大小. 在hive-site.xml文件下配置该项:
<property> <name>spark.driver.extraJavaOptions</name> <value>-XX:PermSize=128M -XX:MaxPermSize=512M</value></property>
或在spark-default.conf文件下配置:
spark.driver.extraJavaOptions -XX:PermSize=128M -XX:MaxPermSize=256M
三.Spark常见问题汇总
1.报错信息:
Operation category READ is not supported in state standbyorg.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.ipc.StandbyException): Operation category READ is not supported in state standby
解决方案:
查看执行Spark计算的是否处于standby状态, 用浏览器访问该主机:http://m1:50070, 如果处于standby状态, 则不可在处于StandBy机器运行spark计算，应切执行Spark计算的主机从Standby状态切换到Active状态
2.问题出现情景:
Spakr集群的所有运行数据在Master重启是都会丢失
解决方案:
配置spark.deploy.recoveryMode选项为ZOOKEEPER
3.报错信息:
由于Spark在计算的时候会将中间结果存储到/tmp目录，而目前linux又都支持tmpfs，其实就是将/tmp目录挂载到内存当中, 那么这里就存在一个问题，中间结果过多导致/tmp目录写满而出现如下错误
No Space Left on the device（Shuffle临时文件过多）
解决办法:
修改配置文件spark-env.sh,把临时文件引入到一个自定义的目录中去, 即:
export SPARK_LOCAL_DIRS=/home/utoken/datadir/spark/tmp
4.报错信息:
java.lang.OutOfMemory, unable to create new native threadCaused by: java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread at java.lang.Thread.start0(Native Method) at java.lang.Thread.start(Thread.java:640)
解决方案:
上面这段错误提示的本质是Linux操作系统无法创建更多进程，导致出错，并不是系统的内存不足。因此要解决这个问题需要修改Linux允许创建更多的进程，就需要修改Linux最大进程数。 (1)修改Linux最大进程数
ulimit -a
(2)临时修改允许打开的最大进程数
ulimit -u 65535
(3)临时修改允许打开的文件句柄
ulimit -n 65535
(4)永久修改Linux最大进程数量
sudo vi /etc/security/limits.d/90-nproc.conf
* soft nproc 60000root soft nproc unlimited
永久修改用户打开文件的最大句柄数，该值默认1024，一般都会不够，常见错误就是not open file 解决办法:
sudo vi /etc/security/limits.conf
bdata soft nofile 65536bdata hard nofile 65536
5.问题出现情景:
Worker节点中的work目录占用许多磁盘空间, 这些是Driver上传到worker的文件, 会占用许多磁盘空间.
解决方案:
需要定时做手工清理. 目录地址：/home/centos/soft/spark/work
6.问题出现情景:
spark-shell提交Spark Application如何解决依赖库
解决方案:
利用–driver-class-path选项来指定所依赖的jar文件，注意的是–driver-class-path后如果需要跟着多个jar文件的话，jar文件之间使用冒号:来分割。
7.Spark在发布应用的时候，出现连接不上master
报错信息如下:
INFO AppClient$ClientEndpoint: Connecting to master spark://s1:7077...WARN ReliableDeliverySupervisor: Association with remote system [akka.tcp://sparkMaster@s1:7077] has failed, address is now gated for [5000] ms. Reason: [Disassociated]
解决方案:
检查所有机器时间是否一致.hosts是否都配置了映射.客户端和服务器端的Scala版本是否一致.Scala版本是否和Spark兼容
8.开发spark应用程序（和Flume-NG结合时）发布应用时可能会报错
报错信息如下:
ERROR ReceiverSupervisorImpl: Stopped receiver with error: org.jboss.netty.channel.ChannelException: Failed to bind to: /192.168.10.156:18800ERROR Executor: Exception in task 0.0 in stage 2.0 (TID 70) org.jboss.netty.channel.ChannelException: Failed to bind to: /192.168.10.156:18800 at org.jboss.netty.bootstrap.ServerBootstrap.bind(ServerBootstrap.java:272)Caused by: java.net.BindException: Cannot assign requested address
解决方案:
参考资料: http://www.tuicool.com/articles/Yfi2eyR
由于spark通过Master发布的时候，会自动选取发送到某一台的worker节点上，所以这里绑定端口的时候，需要选择相应的worker服务器，但是由于我们无法事先了解到，spark发布到哪一台服务器的，所以这里启动报错，是因为在192.168.10.156:18800的机器上面没有启动Driver程序，而是发布到了其他服务器去启动了，所以无法监听到该机器出现问题，所以我们需要设置spark分发包时，发布到所有worker节点机器，或者发布后，我们去寻找发布到了哪一台机器，重新修改绑定IP，重新发布，有一定几率发布成功。
9.使用Hive on Spark时报错:
ERROR XSDB6: Another instance of Derby may have already booted the database /home/bdata/data/metastore_db.
解决方案:
在使用Hive on Spark模式操作hive里面的数据时，报以上错误，原因是因为HIVE采用了derby这个内嵌数据库作为数据库，它不支持多用户同时访问,解决办法就是把derby数据库换成mysql数据库即可
10.找不到hdfs集群名字dfscluster
报错信息:
java.lang.IllegalArgumentException: java.net.UnknownHostException: dfscluster
解决办法：
将$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml文件拷贝到Spark集群的所有主机的$SPARK_HOME/conf目录下，然后重启Spark集群
cd /home/centos/soft/spark/conf/
for i in {201,202,203}; do scp hdfs-site.xml 192.168.179.$i:/home/centos/soft/spark/conf/; done11.在执行yarn集群或者客户端时，报错:
执行指令:
sh $SPARK_HOME/bin/spark-sql --master yarn-client
报如下错误:
Exception in thread "main" java.lang.Exception: When running with master 'yarn-client' either HADOOP_CONF_DIR or YARN_CONF_DIR must be set in the environment.
解决办法:
根据提示，配置HADOOP_CONF_DIR or YARN_CONF_DIR的环境变量即可, 在spark-env.sh文件中配置以下几项:
export HADOOP_HOME=/u01/hadoop-2.6.1export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoopPATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin
12.提交spark计算任务时,报错:
报错信息如下:
Job aborted due to stage failure: Task 3 in stage 0.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 3.3 in[org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl]-[ERROR] Lost executor 0 on 192.168.10.38: remote Rpc client disassociated[org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl]-[ERROR] Lost executor 1 on 192.168.10.38: remote Rpc client disassociated[org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl]-[ERROR] Lost executor 2 on 192.168.10.38: remote Rpc client disassociated[org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl]-[ERROR] Lost executor 3 on 192.168.10.38: remote Rpc client disassociated[org.apache.spark.scheduler.TaskSetManager]-[ERROR] Task 3 in stage 0.0 failed 4 times; aborting jobException in thread "main" org.apache.spark.SparkException : Job aborted due to stage failure: Task 3 in stage 0.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 3.3 in stage 0.0 (TID 14, 192.168.10.38): ExecutorLostFailure (executor 3 lost)Driver stacktrace:at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.org$apache$spark$scheduler$DAGScheduler$$failJobAndIndependentStages(DAGScheduler.scala:1283)
解决方案:
这里遇到的问题主要是因为数据源数据量过大，而机器的内存无法满足需求，导致长时间执行超时断开的情况，数据无法有效进行交互计算，因此有必要增加内存
13.启动Spark计算任务:
长时间等待无反应，并且看到服务器上面的web界面有内存和核心数，但是没有分配，报错信息如下:
status.SparkJobMonitor: 2017-01-04 11:53:51,564 Stage-0_0: 0(+1)/1status.SparkJobMonitor: 2017-01-04 11:53:51,564 Stage-0_0: 0(+1)/1status.SparkJobMonitor: 2017-01-04 11:53:51,564 Stage-0_0: 0(+1)/1status.SparkJobMonitor: 2017-01-04 11:53:51,564 Stage-0_0: 0(+1)/1status.SparkJobMonitor: 2017-01-04 11:53:51,564 Stage-0_0: 0(+1)/1status.SparkJobMonitor: 2017-01-04 11:53:51,564 Stage-0_0: 0(+1)/1
日志信息显示：
WARN TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient resources
解决方案:
出现上面的问题主要原因是因为我们通过参数spark.executor.memory设置的内存过大，已经超过了实际机器拥有的内存，故无法执行，需要等待机器拥有足够的内存后，才能执行任务，可以减少任务执行内存，设置小一些即可
14.内存不足或数据倾斜导致Executor Lost（spark-submit提交）
报错信息如下:
TaskSetManager: Lost task 1.0 in stage 6.0 (TID 100, 192.168.10.37): java.lang.OutOfMemoryError: Java heap spaceINFO BlockManagerInfo: Added broadcast_8_piece0 in memory on 192.168.10.37:57139 (size: 42.0 KB, free: 24.2 MB)INFO BlockManagerInfo: Added broadcast_8_piece0 in memory on 192.168.10.38:53816 (size: 42.0 KB, free: 24.2 MB)INFO TaskSetManager: Starting task 3.0 in stage 6.0 (TID 102, 192.168.10.37, ANY, 2152 bytes)WARN TaskSetManager: Lost task 1.0 in stage 6.0 (TID 100, 192.168.10.37): java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space at java.io.BufferedOutputStream.<init>(BufferedOutputStream.java:76) at java.io.BufferedOutputStream.<init>(BufferedOutputStream.java:59) at org.apache.spark.sql.execution.UnsafeRowSerializerInstance$$anon$2.<init>(UnsafeRowSerializer.scala:55)ERROR TaskSchedulerImpl: Lost executor 6 on 192.168.10.37: remote Rpc client disassociatedINFO TaskSetManager: Re-queueing tasks for 6 from TaskSet 6.0WARN ReliableDeliverySupervisor: Association with remote system [akka.tcp://sparkExecutor@192.168.10.37:42250] has failed, address is now gated for [5000] ms. Reason: [Disassociated]WARN TaskSetManager: Lost task 3.0 in stage 6.0 (TID 102, 192.168.10.37): ExecutorLostFailure (executor 6 lost)INFO DAGScheduler: Executor lost: 6 (epoch 8)INFO BlockManagerMasterEndpoint: Trying to remove executor 6 from BlockManagerMaster.INFO BlockManagerMasterEndpoint: Removing block manager BlockManagerId(6, 192.168.10.37, 57139)INFO BlockManagerMaster: Removed 6 successfully in removeExecutorINFO AppClient$ClientEndpoint: Executor updated: app-20160115142128-0001/6 is now EXITED (Command exited with code 52)INFO SparkDeploySchedulerBackend: Executor app-20160115142128-0001/6 removed: Command exited with code 52INFO SparkDeploySchedulerBackend: Asked to remove non-existent executor 6 org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 6.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 0.3 in stage 6.0 (TID 142, 192.168.10.36): ExecutorLostFailure (executor 4 lost)WARN TaskSetManager: Lost task 4.1 in stage 6.0 (TID 137, 192.168.10.38): java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
解决办法：
由于我们在执行Spark任务是，读取所需要的原数据，数据量太大，导致在Worker上面分配的任务执行数据时所需要的内存不够，直接导致内存溢出了，所以我们有必要增加Worker上面的内存来满足程序运行需要。 在Spark Streaming或者其他spark任务中，会遇到在Spark中常见的问题，典型如Executor Lost相关的问题(shuffle fetch失败，Task失败重试等)。这就意味着发生了内存不足或者数据倾斜的问题。这个目前需要考虑如下几个点以获得解决方案：
A.相同资源下，增加partition数可以减少内存问题。 原因如下：通过增加partition数，每个task要处理的数据少了，同一时间内，所有正在运行的task要处理的数量少了很多，所有Executor占用的内存也变小了。这可以缓解数据倾斜以及内存不足的压力。 B.关注shuffle read阶段的并行数。例如reduce, group 之类的函数，其实他们都有第二个参数，并行度(partition数)，只是大家一般都不设置。不过出了问题再设置一下，也不错。 C.给一个Executor核数设置的太多，也就意味着同一时刻，在该Executor的内存压力会更大，GC也会更频繁。我一般会控制在3个左右。然后通过提高Executor数量来保持资源的总量不变。
16. Spark Streaming 和kafka整合
报错信息如下：
OffsetOutOfRangeException
解决方案：
如果和kafka消息中间件结合使用，请检查消息体是否大于默认设置1m，如果大于，则需要设置fetch.message.max.bytes=1m, 这里需要把值设置大些
17.报错信息:
java.io.IOException : Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries.（spark sql on hive 任务引发HiveContext NullPointerException）
解决办法:
在开发hive和Spark整合的时候，如果是Windows系统，并且没有配置HADOOP_HOME的环境变量，那么可能找不到winutils.exe这个工具，由于使用hive时，对该命令有依赖，所以不要忽视该错误，否则将无法创建HiveContext，一直报Exception in thread “main” java.lang.RuntimeException: java.lang.NullPointerException 因此，解决该办法有两个方式
方案A:
把任务打包成jar，上传到服务器上面，服务器是配置过HADOOP_HOME环境变量的，并且不需要依赖winutils,所以只需要通过spark-submit方式提交即可，如：
spark-submit --class com.pride.hive.HiveOnSparkTest --master spark://bdata4:7077 spark-simple-1.0.jar
方案B:
解决winutils.exe命令不可用问题，配置Windows上面HADOOP_HOME的环境变量，或者在程序最开始的地方设置HADOOP_HOME的属性配置,这里需要注意，由于最新版本已经没有winutils这些exe命令了，我们需要在其他地方下载该命令放入HADOOP的bin目录下，当然也可以直接配置下载项目的环境变量，变量名一定要是HADOOP_HOME才行
下载地址: (记得FQ哦) https://github.com/srccodes/hadoop-common-2.2.0-bin/archive/master.zip
任何项目都生效，需要配置Windows的环境变量，如果只在程序中生效可在程序中配置即可，如:
//用于解决Windows下找不到winutils.exe命令System. setProperty("hadoop.home.dir", "E:\\Software\\hadoop-common-2.2.0-bin" );19.报错信息:
Exception in thread “main” org.apache.hadoop.security.AccessControlException : Permission denied: user=Administrator, access=WRITE, inode=”/data”:bdata:supergroup:drwxr-xr-x
解决办法
1.在系统的环境变量或JVM变量里面添加HADOOP_USER_NAME，如程序中添加: System.setProperty(“HADOOP_USER_NAME”, “bdata”);, 这里的值就是以后会运行HADOOP上的Linux的用户名，如果是eclipse，则修改完重启eclipse，不然可能不生效 2.修改有问题的目录权限
hadoop fs -chmod 755 /tmp
并hive-site.xml文件中增加以下配置
<property> <name>hive.scratch.dir.permission</name> <value>755</value></property>
20.运行Spark-SQL报错：
org.apache.spark.sql.AnalysisException: unresolved operator 'Project
解决办法：
在Spark-sql和hive结合时或者单独Spark-sql，运行某些sql语句时，偶尔出现上面错误，那么我们可以检查一下sql的问题，这里遇到的问题是嵌套语句太多，导致spark无法解析，所以需要修改sql或者改用其他方式处理；特别注意该语句可能在hive里面没有错误，spark才会出现的一种错误。
21.报错信息如下:
org.apache.spark.SparkException: Only one SparkContext may be running in this JVM (see SPARK-2243). To ignore this error, set spark.driver.allowMultipleContexts = true.
解决方案：
使用Use this constructor JavaStreamingContext(sparkContext: JavaSparkContext, batchDuration: Duration) 替代 new JavaStreamingContext(sparkConf, Durations.seconds(5))
22.报错信息如下:
java.lang.IllegalArgumentException: requirement failed: No output operations registered, so nothing to execute
解决方案：
tranformation最后一步产生的那个RDD必须有相应Action操作，例如massages.print()等
23.报错信息如下:
ERROR ApplicationMaster: SparkContext did not initialize after waiting for 100000 ms. Please check earlier log output for errors. Failing the application
解决方案：
资源不能分配过大,或者没有把.setMaster(“local[*]”)去掉
24.报错信息如下:
java.util.regex.PatternSyntaxException: Dangling meta character '?' near index 0
解决方案：
元字符记得转义
25.报错信息如下:
Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/fs/FSDataInputStream
解决方案：
编译spark用了hadoop-provided参数，导致缺少hadoop相关包
26.报错信息如下:
org.apache.spark.SparkException: Task failed while writing rows Caused by: org.elasticsearch.hadoop.rest.EsHadoopInvalidRequest: null
解决方案：
ES负载过高，修复ES
27.报错信息如下:
org.apache.spark.SparkException: Task failed while writing rows scala.MatchError: Buffer(10.113.80.29, None) (of class scala.collection.convert.Wrappers$JListWrapper)
解决方案：
ES数据在sparksql类型转化时不兼容，可通过EsSpark.esJsonRDD以字符串形式取ES数据，再把rdd转换成dataframe
28.报错信息如下:
SparkListenerBus has already stopped! Dropping event SparkListenerStageCompleted
解决方案：
集群资源不够，确保真实剩余内存大于spark job申请的内存
29.报错信息如下:
ExecutorLostFailure (executor 3 exited caused by one of the running tasks) Reason: Container killed by YARN for exceeding memory limits. 61.0 GB of 61 GB physical memory used
解决方案：
配置项spark.storage.memoryFraction默认值为0.6, 应加大spark.storage.memoryFraction的系数
30.问题如下:
如何定位spark的数据倾斜
解决方案：
在Spark Web UI看一下当前stage各个task分配的数据量以及执行时间，根据stage划分原理定位代码中shuffle类算子
31.报错信息如下:
如何解决spark数据倾斜
解决方案：
过滤少数导致倾斜的key（仅限于抛弃的Key对作业影响很小）提高shuffle操作并行度（提升效果有限）两阶段聚合（局部聚合+全局聚合），先对相同的key加前缀变成多个key，局部shuffle后再去掉前缀，再次进行全局shuffle（仅适用于聚合类的shuffle操作，效果明显，对于join类的shuffle操作无效），将reduce join转为map join，将小表进行广播，对大表map操作，遍历小表数据（仅适用于大小表或RDD情况）使用随机前缀和扩容RDD进行join，对其中一个RDD每条数据打上n以内的随机前缀，用flatMap算子对另一个RDD进行n倍扩容并扩容后的每条数据依次打上0~n的前缀，最后将两个改造key后的RDD进行join（能大幅缓解join类型数据倾斜，需要消耗巨额内存）32.报错信息如下:
org.apache.spark.SparkException: Failed to get broadcast_790_piece0 of broadcast_790
解决方案：
删除spark-defaults.conf文件中spark.cleaner.ttl的配置
33.报错信息如下:
MapperParsingException[Malformed content, must start with an object
解决方案：
采用接口JavaEsSpark.saveJsonToEs，因为saveToEs只能处理对象不能处理字符串
34.报错信息如下:
java.util.concurrent.TimeoutException: Cannot receive any reply in 120 seconds
解决方案：
确保所有节点之间能够免密码登录确保所在的主机满足spark-env.sh中分配的CPU个数,若spark-env.sh中分配的CPU个数为一个,而master和worker在同一部主机上,则该主机需最少分配2个CPU35.报错信息如下:
Exception in thread “main” org.apache.spark.SparkException: Yarn application has already ended! It might have been killed or unable to launch application master.
解决方案：
出现此类问题有很多种, 当时遇到这问题的因为是在spark未改动的情况下, 更换了Hive的版本导致版本不对出现了此问题, 解决此问题的方法是:
再次运行spark计算, 查看日志中Hive的版本, 检查当前Hive是否与Spark日志中的Hive版本一致若Hive版本不一致, 则删除现有的Hive, 并删除MySQL中Hive的元数据(若使用MySQL元数据库), HDFS上hive, tmp, user目录下的数据安装与Spark日志中版本匹配的Hive\- 蜜度索骥：以跨模态检索技术助力“企宣”向上生长
- AI成为双刃剑！凯捷调查：97%组织遭遇过GenAI漏洞攻击
- openEuler开源五年树立新里程碑，累计装机量突破1000万
- 创想 华彩新程！2024柯尼卡美能达媒体沟通会焕新增长之道
- 操作系统大会2024即将在京召开，见证openEuler发展新里程
- Gartner：AI引领欧洲IT支出激增，2025年将支出1.28万亿美元
- IDC：中国数字化转型支出五年复合增长率约为15.6% 高于全球整体增速
- 2028年中国数字化转型总体市场规模将超7300亿美元
- 诺基亚源代码疑遭黑客IntelBroker盗窃，公司确认已展开调查
- 携手SUSE，共驭变革之风：踏上共创数字未来之旅
- Gartner：预计2025年全球IT支出达到5.74万亿美元 同比增长9.3%
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。
