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spark相关错误和解决方法

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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，但是目前的Spark版本，Application日志的查看，只能通过Yarn的yarn logs命令实现。

    在部署和运行Spark Application的过程中，如果不注意一些小的细节，也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的两种模式都无法运行，在NodeManager端的日志都是说Connection Refused，连接不上Driver所在的客户端节点，但是客户端的80端口可以正常访问！同时，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，果然客户端只开启的对80端口的访问，其他都禁止了！如果你的程序在运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模式运行Spark自带的计算pi的示例。

    Spark的一些配置文件除了一些基本属性外，均未做配置，结果运行的时候两种运行模式出现了不同的状况。yarn-cluster模式可以正常运行，yarn-client模式总是运行失败。查看ResourceManager、NodeManager端的日志，发现程序总是找不到ApplicationMaster，这就奇怪了！并且，客户端的Driver程序开启的端口，在NodeManager端访问被拒绝！非Spark的其他MR任务，能够正常执行。

检查客户端配置文件，发现原来在客户端的/etc/hosts文件中，客户端的一个IP对应了多个Host，Driver程序会默认去取最后对应的那个Host，比如是hostB，但是在NodeManager端是配置的其他Host，hostA，所以导致程序无法访问。为了不影响其他的程序使用客户端的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模式运行中和Yarn通信的DriverHost，此时yarn-client模式可以正常运行。

上面配置完了之后，发现yarn-cluster模式又不能运行了！想想原因，肯定是上面那个配置参数搞的鬼，注释掉之后，yarn-cluster模式可以继续运行。原因是，yarn-cluster模式下，spark的入口函数是在客户端运行，但是Driver的其他功能是在ApplicationMaster中运行的，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

    测试环境下，通过yarn logs -applicationId xxx可以查看运行结束的Application的日志，但是搞到另一个环境下发现使用上述命令查看日志时，总是提示如下信息：

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

Log aggregation has not completed or is not enabled.

    去对应的NodeManger目录下，确实找不到日志文件。但是/tmp/nm/remote/logs却是在yarn-site.xml中指定了的目录，这个是对的，到底什么原因呢？难道是Yarn的日志聚集没有起作用？

    去NodeManager上查看对应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，但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的提交执行用的是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，日志终于出来了！

5 LZO相关问题

    如果在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，否则会出现类似于如下的异常：

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.(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

 

    解决办法就是得安装好LZO，并且在HDFS、SPARK中配置好相关的包、文件等

6 Spark Hive无法访问Mysql的问题

    生产环境下，节点之间肯定是有防火墙限制的，而且Hive的元数据库Mysql，更是对请求的IP和用户等限制的严格，如果在Spark集群中使用yarn-cluster模式进行提交Spark的Application，其运行时Driver是和ApplicationMaster运行在一起，由Yarn的ResourceManager负责分配到集群中的某个NodeManager节点上，如果在Hive-site.xml中只配置了Mysql数据库而没有配置MetaStore的话，也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服务是否可以正常连接。

7 内存溢出问题

    在Spark中使用hql方法执行hive语句时，由于其在查询过程中调用的是Hive的获取元数据信息、SQL解析，并且使用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，如果配置不当，可能引起类似于如下的OOM问题：

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

    原因是实际使用时，如果用的是JDK1.6版本，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目录中的spark-defaults.conf里，增加对Driver的JVM配置，因为Driver才负责SQL的解析和元数据获取。配置如下：

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

　　但是，上述情况是在yarn-cluster模式下出现，yarn-client模式运行时倒是正常的，原来在$SPARK_HOME/bin/spark-class文件中已经设置了持久代大小：

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

    当以yarn-client模式运行时，driver就运行在客户端的spark-submit进程中，其JVM参数是取的spark-class文件中的设置，所谓未出现持久代溢出现象。

    总结一下Spark中各个角色的JVM参数设置：    

(1)Driver的JVM参数：
-Xmx，-Xms，如果是yarn-client模式，则默认读取spark-env文件中的SPARK_DRIVER_MEMORY值，-Xmx，-Xms值一样大小；如果是yarn-cluster模式，则读取的是spark-default.conf文件中的spark.driver.extraJavaOptions对应的JVM参数值。
PermSize，如果是yarn-client模式，则是默认读取spark-class文件中的JAVA_OPTS="-XX:MaxPermSize=256m $OUR_JAVA_OPTS"值；如果是yarn-cluster模式，读取的是spark-default.conf文件中的spark.driver.extraJavaOptions对应的JVM参数值。
GC方式，如果是yarn-client模式，默认读取的是spark-class文件中的JAVA_OPTS；如果是yarn-cluster模式，则读取的是spark-default.conf文件中的spark.driver.extraJavaOptions对应的参数值。
以上值最后均可被spark-submit工具中的--driver-java-options参数覆盖。

(2)Executor的JVM参数：
-Xmx，-Xms，如果是yarn-client模式，则默认读取spark-env文件中的SPARK_EXECUTOR_MEMORY值，-Xmx，-Xms值一样大小；如果是yarn-cluster模式，则读取的是spark-default.conf文件中的spark.executor.extraJavaOptions对应的JVM参数值。
PermSize，两种模式都是读取的是spark-default.conf文件中的spark.executor.extraJavaOptions对应的JVM参数值。
GC方式，两种模式都是读取的是spark-default.conf文件中的spark.executor.extraJavaOptions对应的JVM参数值。

(3)Executor数目及所占CPU个数
如果是yarn-client模式，Executor数目由spark-env中的SPARK_EXECUTOR_INSTANCES指定，每个实例的数目由SPARK_EXECUTOR_CORES指定；如果是yarn-cluster模式，Executor的数目由spark-submit工具的--num-executors参数指定，默认是2个实例，而每个Executor使用的CPU数目由--executor-cores指定，默认为1核。
每个Executor运行时的信息可以通过yarn logs命令查看到，类似于如下：

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>, /stdout, 2>, /stderr)

    其中，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上执行hive语句的时候，出现类似于如下的异常：

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

根据异常信息，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，把序列化方式注释掉之后，任务可以正常执行。难道Spark的Kryo序列化做的还不到位？此问题需要进一步跟踪。

9 Executor僵死问题

    运行一个Spark任务，发现其运行速度远远慢于执行同样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！并且Executor进程在疯狂GC。

    截取其一Task的OOM异常信息：

 

可以看到这是在序列化过程中发生的OOM。根据节点信息，找到对应的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。

 

10 出现这个错误：org.apache.spark.SparkException: A master URL must be set in your configuration

val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application").setMaster("spark://myhost:7077")

11 saprk中的master配置，可以在spark-defult.conf里面配置，也可以在spark.env文件中配置

 

export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_91

export SCALA_HOME=/usr/share/scala

export SPARK_MASTER_IP=192.168.40.128

export SPARK_WORKER_MEMORY=10G

 

12 遇到org.apache.spark.SparkException: java.lang.ClassNotFoundException: test$1错误

          可以将代码中的SparkConf中添加setJar方法，代码必须打包成jar包然后再将jar包的path添加进去。如下所示：

 

String[] jar_path = {"C:\\Users\\wuminglang\\IdeaProjects\\test\\target\\spark_remote-1.0-SNAPSHOT.jar"};

SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaWordCount").setMaster("spark://192.168.40.128:7077").setJars(jar_path);

 

13 使用DataFrame的java接口时。使用map遇到的问题，如下：

 

// SQL can be run over RDDs that have been registered as tables.

DataFrame teenagers = sqlContext.sql("SELECT name FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19");

List teenagerNames = teenagers.map(
            new Function() {
          public String call(Row row) {
            return "Name: " + row.getString(0);
          }

        }).collect();

// 提示错误如下：

/* The method map(Function1, ClassTag) in the type DataFrame is not applicable for the arguments (new Function(){}) */

 

解决方案：

Java 6 & 7

 

List teenagerNames = teenagers.javaRDD().map(

    new Function() {

    public String call(Row row) {

        return "Name: " + row.getString(0);

    }}).collect();

Java 8

List t2 = teenagers.javaRDD().map(

    row -> "Name: " + row.getString(0)).collect();

 

Once you call javaRDD() it works just like any other RDD map function. This works with Spark 1.3.0 and up.

14  在未启动hadoop时出现了异常如下（textFile读取hdfs上的数据时没有读取到数据导致）：

16/10/28 11:23:37 INFO SparkContext: Created broadcast 0 from textFile at test.java:43

Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.catalyst.errors.package$TreeNodeException: execute, tree:

 

     解决方案：

     主要原因在于下面的textFile读取文件时未读取到数据，导致上面的错误。因此需要看文件路径或者hdfs是否启动。

JavaRDD lines = ctx.textFile("hdfs://192.168.40.128:9000/user/input/ips_unpack_2016_08_05.txt", 1);

     在我的环境下启动hadoop

$HADOOP_HOME/sbin/start-all.sh

15  在spark的java的API中。当对一个文件进行map处理时，最后输出的为指针位置，主要原因为在打印出的信息时是一个对象，主要是返回类型的确定。

 

public class sparkLearn {

    public static void main(String[] args) {

        String[] jar_path = {"C:\\Users\\wuminglang\\IdeaProjects\\test\\target\\spark_remote-1.0-SNAPSHOT.jar"};

        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("LearningSpark").setMaster("spark://192.168.40.128:7077").setJars(jar_path);

        JavaSparkContext java_sc = new JavaSparkContext(conf);

        JavaRDD lines = java_sc.textFile("hdfs://192.168.40.128:9000/user/input/ips_unpack_2016_08_05.txt");

        System.out.println(lines.count());  // 统计读入文件的行数

        // 采用flatMap进行map操作

        JavaRDD words = lines.flatMap(new FlatMapFunction(){

            @Override

            public Iterable call(String x) {

                List xx = Arrays.asList(x.split(","));

                return(xx);

            }

        });

        JavaRDD line = lines.map(x -> x.split(","));  // scala输出的类型为Array

        List out = words.top(10);

        System.out.println(out);

        List l =  line.take(50);  // 返回的list

        String[] ll = l.get(0);  // 返回的string list

        System.out.println(ll[0]);  // 查看list中的元素

        java_sc.stop();

    }

}

 

16 Operation category READ is not supported in state standby

     org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.ipc.StandbyException): Operation category READ is not supported in state standby

     此时请登录Hadoop的管理界面查看运行节点是否处于standby

如登录地址是：

http://192.168.50.221:50070/dfshealth.html#tab-overview

     如果是，则不可在处于StandBy机器运行spark计算，因为该台机器为备分机器

 

17 配置spark.deploy.recoveryMode选项为ZOOKEEPER

     如果不设置spark.deploy.recoveryMode的话，那么集群的所有运行数据在Master重启是都会丢失，可参考BlackHolePersistenceEngine的实现。

 

18 多Master如何配置

     因为涉及到多个Master，所以对于应用程序的提交就有了一点变化，因为应用程序需要知道当前的Master的IP地址和端口。这种HA方案处理这种情况很简单，只需要在SparkContext指向一个Master列表就可以了，如spark://host1:port1,host2:port2,host3:port3，应用程序会轮询列表。

 

19 No Space Left on the device（Shuffle临时文件过多）

         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

解决办法

第一种：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可

export SPARK_LOCAL_DIRS=/home/utoken/datadir/spark/tmp

第二种：偷懒方式，针对tmp目录不启用tmpfs,直接修改/etc/fstab

 

20 java.lang.OutOfMemory, unable to create new native thread

Caused 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)

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。

[utoken@nn1 ~]$ulimit -a

临时修改允许打开的最大进程数

[utoken@nn1 ~]$ulimit -u 65535

临时修改允许打开的文件句柄

[utoken@nn1 ~]$ulimit -n 65535

永久修改Linux最大进程数量

[utoken@nn1 ~]$ vim /etc/security/limits.d/90-nproc.conf

*          soft    nproc     60000

root       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

[utoken@nn1 ~]$ vim /etc/security/limits.conf

bdata  soft    nofile  65536

bdata  hard    nofile  65536

 

21 Worker节点中的work目录占用许多磁盘空间

目录地址：/home/utoken/software/spark-1.3.0-bin-hadoop2.4/work

这些是Driver上传到worker的文件，需要定时做手工清理，否则会占用许多磁盘空间 

 

22 spark-shell提交Spark Application如何解决依赖库

spark-shell的话，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。

 

23 Spark在发布应用的时候，出现连接不上master问题，如下

15/11/19 11:35:50 INFO AppClient$ClientEndpoint: Connecting to master spark://s1:7077...

15/11/19 11:35:50 WARN ReliableDeliverySupervisor: Association with remote system [akka.tcp://sparkMaster@s1:7077] has failed, address is now gated for [5000] ms. Reason: [Disassociated]

解决方式

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

检查是否兼容问题请参考官方网站介绍：

 

24 开发spark应用程序（和Flume-NG结合时）发布应用时可能出现org.jboss.netty.channel.ChannelException: Failed to bind to: /192.168.10.156:18800

15/11/27 10:33:44 ERROR ReceiverSupervisorImpl: Stopped receiver with error: org.jboss.netty.channel.ChannelException: Failed to bind to: /192.168.10.156:18800
15/11/27 10:33:44 ERROR 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

 

 

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。详情可见《印象笔记-战5渣系列——Spark Streaming启动问题 - 推酷》

 

25 spark-shell 找不到hadoop so问题解决

[main] WARN  org.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader  - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable

在Spark的conf目录下，修改spark-env.sh文件，加入LD_LIBRARY_PATH环境变量，值为HADOOP的native库路径即可.

 

26 ERROR XSDB6: Another instance of Derby may have already booted the database /home/bdata/data/metastore_db.

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

变更方式

 

27 java.lang.IllegalArgumentException: java.net.UnknownHostException: dfscluster

解决办法：

找不到hdfs集群名字dfscluster,这个文件在HADOOP的etc/hadoop下面，有个文件hdfs-site.xml，复制到Spark的conf下，重启即可

如：执行脚本，分发到所有的Spark集群机器中，

[bdata@bdata4 hadoop]$ for i in {34,35,36,37,38};do scp hdfs-site.xml 192.168.10.$i:/u01/spark-1.5.1/conf/ ; done

 

28 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.

问题：在执行yarn集群或者客户端时，报以上错误，

[bdata@bdata4 bin]$ ./spark-sql --master yarn-client

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

export HADOOP_HOME=/u01/hadoop-2.6.1

export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

PATH=$PATH:$HOME/.local/bin:$HOME/bin:$SQOOP_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin

29 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 + 4) / 42]2016-01-15 11:28:16,512 [org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl]-[ERROR] Lost executor 0 on 192.168.10.38: remote Rpc client disassociated

[Stage 0:>                                                         (0 + 4) / 42]2016-01-15 11:28:23,188 [org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl]-[ERROR] Lost executor 1 on 192.168.10.38: remote Rpc client disassociated

[Stage 0:>                                                         (0 + 4) / 42]2016-01-15 11:28:29,203 [org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl]-[ERROR] Lost executor 2 on 192.168.10.38: remote Rpc client disassociated

[Stage 0:>                                                         (0 + 4) / 42]2016-01-15 11:28:36,319 [org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl]-[ERROR] Lost executor 3 on 192.168.10.38: remote Rpc client disassociated

2016-01-15 11:28:36,321 [org.apache.spark.scheduler.TaskSetManager]-[ERROR] Task 3 in stage 0.0 failed 4 times; aborting job

Exception 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

 

30 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，如下图

[Stage 0:>                                                         (0 + 0) / 42]

 

或者日志信息显示：

16/01/15 14:18:56 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

 

 

31 内存不足或数据倾斜导致Executor Lost（spark-submit提交）

TaskSetManager: Lost task 1.0 in stage 6.0 (TID 100, 192.168.10.37): java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

16/01/15 14:29:51 INFO BlockManagerInfo: Added broadcast_8_piece0 in memory on 192.168.10.37:57139 (size: 42.0 KB, free: 24.2 MB)

16/01/15 14:29:53 INFO BlockManagerInfo: Added broadcast_8_piece0 in memory on 192.168.10.38:53816 (size: 42.0 KB, free: 24.2 MB)
16/01/15 14:29:55 INFO TaskSetManager: Starting task 3.0 in stage 6.0 (TID 102, 192.168.10.37, ANY, 2152 bytes)
16/01/15 14:29:55 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.(BufferedOutputStream.java:76)
        at java.io.BufferedOutputStream.(BufferedOutputStream.java:59)
        at org.apache.spark.sql.execution.UnsafeRowSerializerInstance$$anon$2.(UnsafeRowSerializer.scala:55)
        at org.apache.spark.sql.execution.UnsafeRowSerializerInstance.serializeStream(UnsafeRowSerializer.scala:52)
        at org.apache.spark.storage.DiskBlockObjectWriter.open(DiskBlockObjectWriter.scala:92)
        at org.apache.spark.shuffle.sort.BypassMergeSortShuffleWriter.insertAll(BypassMergeSortShuffleWriter.java:110)
        at org.apache.spark.shuffle.sort.SortShuffleWriter.write(SortShuffleWriter.scala:73)
        at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:73)
        at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:41)
        at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:88)
        at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:214)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1145)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:615)
        at java.lang.Thread.run(Thread.java:744)

16/01/15 14:29:55 ERROR TaskSchedulerImpl: Lost executor 6 on 192.168.10.37: remote Rpc client disassociated
16/01/15 14:29:55 INFO TaskSetManager: Re-queueing tasks for 6 from TaskSet 6.0
16/01/15 14:29:55 WARN ReliableDeliverySupervisor: Association with remote system [akka.tcp://[email protected]:42250] has failed, address is now gated for [5000] ms. Reason: [Disassociated]

16/01/15 14:29:55 WARN TaskSetManager: Lost task 3.0 in stage 6.0 (TID 102, 192.168.10.37): ExecutorLostFailure (executor 6 lost)

16/01/15 14:29:55 INFO DAGScheduler: Executor lost: 6 (epoch 8)
16/01/15 14:29:55 INFO BlockManagerMasterEndpoint: Trying to remove executor 6 from BlockManagerMaster.
16/01/15 14:29:55 INFO BlockManagerMasterEndpoint: Removing block manager BlockManagerId(6, 192.168.10.37, 57139)
16/01/15 14:29:55 INFO BlockManagerMaster: Removed 6 successfully in removeExecutor
16/01/15 14:29:55 INFO AppClient$ClientEndpoint: Executor updated: app-20160115142128-0001/6 is now EXITED (Command exited with code 52)
16/01/15 14:29:55 INFO SparkDeploySchedulerBackend: Executor app-20160115142128-0001/6 removed: Command exited with code 52

16/01/15 14:29:55 INFO 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。

 

32  Spark Streaming 和kafka整合后读取消息报错：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

 

33 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

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：

[bdata@bdata4 app]$ spark-submit --class com.pride.hive.HiveOnSparkTest --master spark://bdata4:7077 spark-simple-1.0.jar

 

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：https://github.com/srccodes/hadoop-common-2.2.0-bin/archive/master.zip （记得哦）

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" );

 

34 The root scratch dir: /tmp/hive on HDFS should be writable. Current permissions are: rwx------

解决办法

1、程序中设置环境变量：System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "bdata")

2、修改HDFS的目录权限

Update the permission of your /tmp/hive HDFS directory using the following command

#hadoop dfs -chmod 777 /tmp/hive

此问题暂未解决，估计是17点解决winutils有问题，建议最好把任务程序发布到服务器上面解决

 

 

 

35 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java 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、hdfs dfs -chmod 777 修改相应权限地址

 

 

36 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。

 

37 输出目录已存在
 

 diagnostics: Application application_1444384383185_2518 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1444384383185_2518_000002 exited with  exitCode: 15 due to: Exception from container-launch:

org.apache.hadoop.util.Shell$ExitCodeException:

        at org.apache.hadoop.util.Shell.runCommand(Shell.java:505)

        at org.apache.hadoop.util.Shell.run(Shell.java:418)

        at org.apache.hadoop.util.Shell$ShellCommandExecutor.execute(Shell.java:650)

        at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.LinuxContainerExecutor.launchContainer(LinuxContainerExecutor.java:279)

        at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.launcher.ContainerLaunch.call(ContainerLaunch.java:283)

        at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.launcher.ContainerLaunch.call(ContainerLaunch.java:79)

        at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:262)

        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1145)

        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:615)

        at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

 

main : command provided 1

main : user is yule

main : requested yarn user is yule

 

Container exited with a non-zero exit code 15

.Failing this attempt.. Failing the application.

         ApplicationMaster host: N/A

         ApplicationMaster RPC port: -1

         queue: root.default

         start time: 1447662442842

         final status: FAILED

         tracking URL: a01.master.spark.hadoop.qingdao.youku:8088/cluster/app/application_1444384383185_2518

         user: yule

Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Application finished with failed status

        at org.apache.spark.deploy.yarn.Client.run(Client.scala:622)

        at org.apache.spark.deploy.yarn.Client$.main(Client.scala:647)

        at org.apache.spark.deploy.yarn.Client.main(Client.scala)

        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)

        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)

        at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)

        at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:601)

        at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:569)

        at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:166)

        at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:189)

        at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:110)

        at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)



解决：删除输出目录
hadoop fs -rmr /workspace/yule/test/sparkoutput1

 

38 下标越界

Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: ignoring option PermSize=128M; support was removed in 8.0
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: ignoring option MaxPermSize=256M; support was removed in 8.0
16/11/04 15:29:27 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
16/11/04 15:29:28 WARN mapreduce.JobSubmitter: Hadoop command-line option parsing not performed. Implement the Tool interface and execute your application with ToolRunner to remedy this.
16/11/04 15:29:28 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 1
16/11/04 15:29:28 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:1
16/11/04 15:29:29 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1478237910247_0007
16/11/04 15:29:29 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1478237910247_0007
16/11/04 15:29:29 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://open003:8188/proxy/application_1478237910247_0007/
16/11/04 15:29:29 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1478237910247_0007
16/11/04 15:29:34 INFO mapreduce.Job: Job job_1478237910247_0007 running in uber mode : false
16/11/04 15:29:34 INFO mapreduce.Job:  map 0% reduce 0%
16/11/04 15:29:38 INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1478237910247_0007_m_000000_0, Status : FAILED
Error: java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 2
        at libai_log$LogParser.parseVersion(libai_log.java:173)
        at libai_log$LogParser.parse(libai_log.java:118)
        at libai_log$MyMapper.map(libai_log.java:75)
        at libai_log$MyMapper.map(libai_log.java:65)
        at org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.run(Mapper.java:145)
        at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:784)
        at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:341)
        at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run(YarnChild.java:163)
        at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
        at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422)
        at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1628)
        at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main(YarnChild.java:158)

 

解决办法：查看脚本和字段是否一致，对脚本进行修改

 

转载于:https://my.oschina.net/gywbest/blog/781255

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