使用Spark時的一些常見問題和解決辦法

這篇文章主要講解了“使用Spark時的一些常見問題和解決辦法”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“使用Spark時的一些常見問題和解決辦法”吧！

1、首先來說說spark任務運行完后查錯最常用的一個命令，那就是把任務運行日志down下來。 
程序存在錯誤，將日志down下來查看具體原因!down日志命令：yarn logs -applicationId app_id

2、Spark性能優化的9大問題及其解決方案

Spark程序優化所需要關注的幾個關鍵點——最主要的是數據序列化和內存優化

問題1：reduce task數目不合適

解決方法：需根據實際情況調節默認配置，調整方式是修改參數spark.default.parallelism。通常，reduce數目設置為core數目的2到3倍。數量太大，造成很多小任務，增加啟動任務的開銷;數目太少，任務運行緩慢。

問題2：shuffle磁盤IO時間長

解決方法：設置spark.local.dir為多個磁盤，并設置磁盤為IO速度快的磁盤，通過增加IO來優化shuffle性能;

問題3：map|reduce數量大，造成shuffle小文件數目多

解決方法：默認情況下shuffle文件數目為map tasks * reduce tasks. 通過設置spark.shuffle.consolidateFiles為true，來合并shuffle中間文件，此時文件數為reduce tasks數目;

問題4：序列化時間長、結果大

解決方法：Spark默認使.用JDK.自帶的ObjectOutputStream，這種方式產生的結果大、CPU處理時間長，可以通過設置spark.serializer為org.apache.spark.serializer.KryoSerializer。另外如果結果已經很大，可以使用廣播變量;

問題5：單條記錄消耗大

解決方法：使用mapPartition替換map，mapPartition是對每個Partition進行計算，而map是對partition中的每條記錄進行計算;

問題6：collect輸出大量結果時速度慢

解決方式：collect源碼中是把所有的結果以一個Array的方式放在內存中，可以直接輸出到分布式?文件系統，然后查看文件系統中的內容;

問題7：任務執行速度傾斜

解決方式：如果是數據傾斜，一般是partition key取的不好，可以考慮其它的并行處理方式 ，并在中間加上aggregation操作;如果是Worker傾斜，例如在某些worker上的executor執行緩慢，可以通過設置spark.speculation=true 把那些持續慢的節點去掉;

問題8：通過多步驟的RDD操作后有很多空任務或者小任務產生

解決方式：使用coalesce或repartition去減少RDD中partition數量;

問題9：Spark Streaming吞吐量不高

解決方式：可以設置spark.streaming.concurrentJobs

3、intellij idea直接編譯spark源碼及問題解決:

http://blog.csdn.net/tanglizhe1105/article/details/50530104

http://stackoverflow.com/questions/18920334/output-path-is-shared-between-the-same-module-error

Spark編譯：clean package -Dmaven.test.skip=true

參數：-Xmx2g -XX:MaxPermSize=512M -XX:ReservedCodeCacheSize=512m

4、import Spark source code into intellj, build Error:

not found: type SparkFlumeProtocol and EventBatch

http://stackoverflow.com/questions/33311794/import-spark-source-code-into-intellj-build-error-not-found-type-sparkflumepr

spark_complie_config.png

5、org.apache.spark.SparkException: Exception thrown in awaitResult

set "spark.sql.broadcastTimeout" to increase the timeout

6、Apache Zeppelin編譯安裝：

Apache Zeppelin installation grunt build error：

解決方案：進入web模塊npm install;

http://stackoverflow.com/questions/33352309/apache-zeppelin-installation-grunt-build-error?rq=1

7、Spark源碼編譯遇到的問題解決： http://www.tuicool.com/articles/NBVvai

內存不夠，這個錯誤是因為編譯的時候內存不夠導致的，可以在編譯的時候加大內存。

[ERROR] PermGen space -> [Help 1]

[ERROR]

[ERROR] To see the full stack trace of the errors,re-run Maven with the -e switch.

[ERROR] Re-run Maven using the -X switch to enable full debug logging.

[ERROR]

[ERROR] For more information about the errors and possible solutions,

please read the following articles:

[ERROR] [Help 1]http://cwiki.apache.org/confluence/display/MAVEN/OutOfMemoryError

export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:MaxPermSize=512M -XX:ReservedCodeCacheSize=512m"

8、Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError: no jnind4j in java.library.path

解決方案：I’m using a 64-Bit Java on Windows and still get the no jnind4j in java.library.path error It may be that you have incompatible DLLs on your PATH. In order to tell DL4J to ignore those you have to add the following as a VM parameter (Run -> Edit Configurations -> VM Options in IntelliJ): -Djava.library.path=""

9、spark2.0本地運行源碼報錯解決辦法：

修改對應pom中的依賴jar包，將scope級別由provided改為compile

運行類之前，去掉make選項;在運行vm設置中增加-Dspark.master=local

Win7下運行spark example代碼報錯：

java.lang.IllegalArgumentException: java.net.URISyntaxException: Relative path in absolute URI: file:/SourceCode/spark-2.0.0/spark-warehouse修改SQLConf類中WAREHOUSE_PATH變量，將file:前綴改為file:/或file:///

createWithDefault("file:/${system:user.dir}/spark-warehouse")

local模式運行：-Dspark.master=local

10、解決Task not serializable Exception錯誤

方法1：將RDD中的所有數據通過JDBC連接寫入數據庫，若使用map函數，可能要為每個元素都創建connection，這樣開銷很大，如果使用mapPartitions，那么只需要針對每個分區建立connection;mapPartitions處理后返回的是Iterator。

方法2：對未序列化的對象加@transisent引用，在進行網絡通信時不對對象中的屬性進行序列化

11、這個函數在func("11")調用時候正常,但是在執行func(11)或func(1.1)時候就會報error: type mismatch的錯誤. 這個問題很好解決

針對特定的參數類型, 重載多個func函數,這個不難, 傳統JAVA中的思路, 但是需要定義多個函數

使用超類型, 比如使用AnyVal,Any;這樣的話比較麻煩,需要在函數中針對特定的邏輯做類型轉化,從而進一步處理上面兩個方法使用的是傳統JAVA思路,雖然都可以解決該問題,但是缺點是不夠簡潔;在充滿了語法糖的Scala中,針對類型轉換提供了特有的implicit隱式轉化的功能;

12、org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException: Missing an output location for shuffle

解決方案：這種問題一般發生在有大量shuffle操作的時候,task不斷的failed,然后又重執行，一直循環下去，直到application失敗。一般遇到這種問題提高executor內存即可,同時增加每個executor的cpu,這樣不會減少task并行度。

13、Spark ML PipeLine GBT/RF預測時報錯，java.util.NoSuchElementException: key not found: 8.0

錯誤原因：由于GBT/RF模型輸入setFeaturesCol，setLabelCol參數列名不一致導致。

解決方案：只保存訓練算法模型，不保存PipeLineModel

14、linux刪除亂碼文件，step1. ls -la; step2. find . -inum inode num -exec rm {} -rf \;

15、Caused by: java.lang.RuntimeException: Failed to commit task Caused by: org.apache.spark.executor.CommitDeniedException: attempt_201603251514_0218_m_000245_0: Not committed because the driver did not authorize commit

如果你比較了解spark中的stage是如何劃分的，這個問題就比較簡單了。一個Stage中包含的task過大，一般由于你的transform過程太長，因此driver給executor分發的task就會變的很大。所以解決這個問題我們可以通過拆分stage解決。也就是在執行過程中調用cache.count緩存一些中間數據從而切斷過長的stage。

感謝各位的閱讀，以上就是“使用Spark時的一些常見問題和解決辦法”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對使用Spark時的一些常見問題和解決辦法這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！