Spark 之 排错与优化

转自：http://blog.csdn.net/lsshlsw/article/details/49155087

一. 运维

1. Master挂掉,standby重启也失效

Master默认使用512M内存，当集群中运行的任务特别多时，就会挂掉，原因是master会读取每个task的event log日志去生成spark ui，内存不足自然会OOM，可以在master的运行日志中看到，通过HA启动的master自然也会因为这个原因失败。

解决

1. 增加Master的内存占用，在Master节点spark-env.sh 中设置：

   export SPARK_DAEMON_MEMORY 10g # 根据你的实际情况
   
        
        
          
          
          
          
   
           
           
           
           
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2. 减少保存在Master内存中的作业信息

   spark.ui.retainedJobs 500   # 默认都是1000
   spark.ui.retainedStages 500
   
        
        
          
          
          
          
   
           
           
           
           
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2. worker挂掉或假死

有时候我们还会在web ui中看到worker节点消失或处于dead状态，在该节点运行的任务则会报各种 lost worker 的错误，引发原因和上述大体相同，worker内存中保存了大量的ui信息导致gc时失去和master之间的心跳。

解决

1. 增加Master的内存占用，在Worker节点spark-env.sh 中设置：

   export SPARK_DAEMON_MEMORY 2g # 根据你的实际情况
   
        
        
          
          
          
          
   
           
           
           
           
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2. 减少保存在Worker内存中的Driver,Executor信息

   spark.worker.ui.retainedExecutors 200   # 默认都是1000
   spark.worker.ui.retainedDrivers 200   
   
        
        
          
          
          
          
   
           
           
           
           
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二. 运行错误

1.shuffle FetchFailedException

Spark Shuffle FetchFailedException解决方案

错误提示

1. missing output location

   org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException: 
   Missing an output location for shuffle 0
   
        
        
          
          
          
          
   
           
           
           
           
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2. shuffle fetch faild

   org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException:
   Failed to connect to spark047215/192.168.47.215:50268
   
        
        
          
          
          
          
   
           
           
           
           
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   当前的配置为每个executor使用1core,5GRAM,启动了20个executor

解决

这种问题一般发生在有大量shuffle操作的时候,task不断的failed,然后又重执行，一直循环下去，直到application失败。

一般遇到这种问题提高executor内存即可,同时增加每个executor的cpu,这样不会减少task并行度。

• spark.executor.memory 15G
• spark.executor.cores 3
• spark.cores.max 21

启动的execuote数量为:7个

execuoterNum = spark.cores.max/spark.executor.cores 

   
   
     
     
     
     

      
      
      
      
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每个executor的配置：

3core,15G RAM

   
   
     
     
     
     

      
      
      
      
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消耗的内存资源为:105G RAM

15G*7=105G

   
   
     
     
     
     

      
      
      
      
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可以发现使用的资源并没有提升，但是同样的任务原来的配置跑几个小时还在卡着，改了配置后几分钟就能完成。

2.Executor&Task Lost

错误提示

1. executor lost

   WARN TaskSetManager: Lost task 1.0 in stage 0.0 (TID 1, aa.local):
   ExecutorLostFailure (executor lost)
   
        
        
          
          
          
          
   
           
           
           
           
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2. task lost

   WARN TaskSetManager: Lost task 69.2 in stage 7.0 (TID 1145, 192.168.47.217):
   java.io.IOException: Connection from /192.168.47.217:55483 closed
   
        
        
          
          
          
          
   
           
           
           
           
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3. 各种timeout

   java.util.concurrent.TimeoutException: Futures timed out after [120 second]
   
   ERROR TransportChannelHandler: Connection to /192.168.47.212:35409 
   has been quiet for 120000 ms while there are outstanding requests.
   Assuming connection is dead; please adjust spark.network.
   timeout if this is wrong
   
        
        
          
          
          
          
   
           
           
           
           
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解决

由网络或者gc引起,worker或executor没有接收到executor或task的心跳反馈。 
提高 spark.network.timeout 的值，根据情况改成300(5min)或更高。 
默认为 120(120s),配置所有网络传输的延时，如果没有主动设置以下参数，默认覆盖其属性

• spark.core.connection.ack.wait.timeout
• spark.akka.timeout
• spark.storage.blockManagerSlaveTimeoutMs
• spark.shuffle.io.connectionTimeout
• spark.rpc.askTimeout or spark.rpc.lookupTimeout

3.倾斜

错误提示

1. 数据倾斜

   

2. 任务倾斜 
   差距不大的几个task,有的运行速度特别慢。

解决

大多数任务都完成了，还有那么一两个任务怎么都跑不完或者跑的很慢，分为数据倾斜和task倾斜两种。

1. 数据倾斜 
   数据倾斜大多数情况是由于大量的无效数据引起，比如null或者”“，也有可能是一些异常数据，比如统计用户登录情况时，出现某用户登录过千万次的情况，无效数据在计算前需要过滤掉。 
   数据处理有一个原则，多使用filter，这样你真正需要分析的数据量就越少，处理速度就越快。

   sqlContext.sql("...where col is not null and col != ''")
   
        
        
          
          
          
          
   
           
           
           
           
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   具体可参考: 
   解决spark中遇到的数据倾斜问题

2. 任务倾斜 
   task倾斜原因比较多，网络io,cpu,mem都有可能造成这个节点上的任务执行缓慢，可以去看该节点的性能监控来分析原因。以前遇到过同事在spark的一台worker上跑R的任务导致该节点spark task运行缓慢。 
   或者可以开启spark的推测机制，开启推测机制后如果某一台机器的几个task特别慢，推测机制会将任务分配到其他机器执行，最后Spark会选取最快的作为最终结果。

   • spark.speculation true
   • spark.speculation.interval 100 - 检测周期，单位毫秒；
   • spark.speculation.quantile 0.75 - 完成task的百分比时启动推测
   • spark.speculation.multiplier 1.5 - 比其他的慢多少倍时启动推测。

4.OOM

错误提示

堆内存溢出

java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

   
   
     
     
     
     

      
      
      
      
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解决

内存不够，数据太多就会抛出OOM的Exeception，主要有driver OOM和executor OOM两种

1. driver OOM 
   一般是使用了collect操作将所有executor的数据聚合到driver导致。尽量不要使用collect操作即可。

2. executor OOM 
   可以按下面的内存优化的方法增加code使用内存空间

   • 增加executor内存总量,也就是说增加spark.executor.memory的值
   • 增加任务并行度（大任务就被分成小任务了)，参考下面优化并行度的方法

5.task not serializable

错误提示

org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: 
Task not serializable: java.io.NotSerializableException: ...

   
   
     
     
     
     

      
      
      
      
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解决

如果你在worker中调用了driver中定义的一些变量，Spark就会将这些变量传递给Worker，这些变量并没有被序列化，所以就会看到如上提示的错误了。

val x = new X()  //在driver中定义的变量
dd.map{r => x.doSomething(r) }.collect  //map中的代码在worker(executor)中执行
   
   
     
     
     
     

      
      
      
      
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除了上文的map,还有filter,foreach,foreachPartition等操作，还有一个典型例子就是在foreachPartition中使用数据库创建连接方法。这些变量没有序列化导致的任务报错。

下面提供三种解决方法：

1. 将所有调用到的外部变量直接放入到以上所说的这些算子中，这种情况最好使用foreachPartition减少创建变量的消耗。
2. 将需要使用的外部变量包括sparkConf,SparkContext,都用 @transent进行注解，表示这些变量不需要被序列化
3. 将外部变量放到某个class中对类进行序列化。

6.driver.maxResultSize太小

错误提示

Caused by: org.apache.spark.SparkException:
 Job aborted due to stage failure: Total size of serialized 
 results of 374 tasks (1026.0 MB) is bigger than
  spark.driver.maxResultSize (1024.0 MB)

   
   
     
     
     
     

      
      
      
      
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解决

spark.driver.maxResultSize默认大小为1G 每个Spark action(如collect)所有分区的序列化结果的总大小限制，简而言之就是executor给driver返回的结果过大，报这个错说明需要提高这个值或者避免使用类似的方法，比如countByValue，countByKey等。

将值调大即可

spark.driver.maxResultSize 2g

   
   
     
     
     
     

      
      
      
      
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7.taskSet too large

错误提示

WARN TaskSetManager: Stage 198 contains a task of very large size (5953 KB). The maximum recommended task size is 100 KB.
   
   
     
     
     
     

      
      
      
      
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这个WARN可能还会导致ERROR

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
   
   
     
     
     
     

      
      
      
      
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解决

如果你比较了解spark中的stage是如何划分的，这个问题就比较简单了。 
一个Stage中包含的task过大，一般由于你的transform过程太长，因此driver给executor分发的task就会变的很大。 
所以解决这个问题我们可以通过拆分stage解决。也就是在执行过程中调用cache.count缓存一些中间数据从而切断过长的stage。

8. driver did not authorize commit

driver did not authorize commit

9. 环境报错

1. driver节点内存不足 
   driver内存不足导致无法启动application，将driver分配到内存足够的机器上或减少driver-memory

   Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: INFO:
   
        
        
          
          
          
          
   
           
           
           
           
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   os::commit_memory(0x0000000680000000, 4294967296, 0) failed; 
   error=’Cannot allocate memory’ (errno=12)

2. hdfs空间不够 
   hdfs空间不足，event_log无法写入，所以 ListenerBus会报错 ,增加hdfs空间（删除无用数据或增加节点）

   Caused by: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException):
    File /tmp/spark-history/app-20151228095652-0072.inprogress 
    could only be replicated to 0 nodes instead of minReplication (=1)
   
   ERROR LiveListenerBus: Listener EventLoggingListener threw an exception
   java.lang.reflect.InvocationTargetException
   
        
        
          
          
          
          
   
           
           
           
           
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3. spark编译包与hadoop版本不一致 
   下载对应hadoop版本的spark包或自己编译。

   java.io.InvalidClassException: org.apache.spark.rdd.RDD;
    local class incompatible: stream classdesc serialVersionUID
   
        
        
          
          
          
          
   
           
           
           
           
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4. driver机器端口使用过多 
   在一台机器上没有指定端口的情况下，提交了超过15个任务。

   16/03/16 16:03:17 ERROR SparkUI: Failed to bind SparkUI
   java.net.BindException: 地址已在使用: Service 'SparkUI' failed after 16 retries!
   
        
        
          
          
          
          
   
           
           
           
           
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   提交任务时指定app web ui端口号解决:

   --conf spark.ui.port=xxxx
   
        
        
          
          
          
          
   
           
           
           
           
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5. 中文乱码

   使用write.csv等方法写出到hdfs的文件，中文乱码。JVM使用的字符集如果没有指定，默认会使用系统的字符集，因为各个节点系统字符集并不都是UTF8导致，所以会出现这个问题。直接给JVM指定字符集即可。

   spark-defaults.conf

   spark.executor.extraJavaOptions -Dfile.encoding=UTF-8
   
        
        
          
          
          
          
   
           
           
           
           
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三. 一些python错误

1.python版本过低

java.io.UIException: Cannot run program "python2.7": error=2,没有那个文件或目录

   
   
     
     
     
     

      
      
      
      
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spark使用的python版本为2.7,centOS默认python版本为2.6，升级即可。

2.python权限不够

错误提示

部分节点上有错误提示

java.io.IOExeception: Cannot run program "python2.7": error=13, 权限不够

   
   
     
     
     
     

      
      
      
      
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解决

新加的节点运维装2.7版本的python,python命令是正确的,python2.7却无法调用，只要改改环境变量就好了。

3.pickle使用失败

错误提示

TypeError: ('__cinit__() takes exactly 8 positional arguments (11 given)',
 , (10, array([1], dtype=int32), 1,
  ,
   50.0, 2, 1, 0.1, 10, 1, ))

   
   
     
     
     
     

      
      
      
      
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解决

该pickle文件是在0.17版本的scikit-learn下训练出来的，有些机器装的是0.14版本，版本不一致导致，升级可解决，记得将老版本数据清理干净，否则会报各种Cannot import xxx的错误。

4.python编码错误

错误提示

UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-1: ordinal not in range(128)

   
   
     
     
     
     

      
      
      
      
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解决

方法1：

import sys  
reload(sys)  
sys.setdefaultencoding('utf-8')
   
   
     
     
     
     

      
      
      
      
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方法2:

//报错
str(u'中国')
//不报错
str(u'中国'.encode('utf-8'))
   
   
     
     
     
     

      
      
      
      
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四. 一些优化

1. 部分Executor不执行任务

有时候会发现部分executor并没有在执行任务，为什么呢？

(1) 任务partition数过少， 
要知道每个partition只会在一个task上执行任务。改变分区数，可以通过 repartition 方法，即使这样，在 repartition 前还是要从数据源读取数据，此时（读入数据时）的并发度根据不同的数据源受到不同限制，常用的大概有以下几种：

hdfs － block数就是partition数
mysql － 按读入时的分区规则分partition
es - 分区数即为 es 的 分片数（shard）

   
   
     
     
     
     

      
      
      
      
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(2) 数据本地性的副作用

taskSetManager在分发任务之前会先计算数据本地性，优先级依次是：

process(同一个executor) -> node_local(同一个节点) -> rack_local(同一个机架) -> any(任何节点)

   
   
     
     
     
     

      
      
      
      
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Spark会优先执行高优先级的任务，任务完成的速度很快（小于设置的spark.locality.wait时间），则数据本地性下一级别的任务则一直不会启动，这就是Spark的延时调度机制。

举个极端例子：运行一个count任务，如果数据全都堆积在某一台节点上，那将只会有这台机器在长期计算任务，集群中的其他机器则会处于等待状态（等待本地性降级）而不执行任务，造成了大量的资源浪费。

判断的公式为：

curTime – lastLaunchTime >= localityWaits(currentLocalityIndex)

   
   
     
     
     
     

      
      
      
      
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其中 curTime 为系统当前时间，lastLaunchTime 为在某优先级下最后一次启动task的时间

如果满足这个条件则会进入下一个优先级的时间判断，直到 any，不满足则分配当前优先级的任务。

数据本地性任务分配的源码在 taskSetManager.scala 。

如果存在大量executor处于等待状态，可以降低以下参数的值（也可以设置为0），默认都是3s。

spark.locality.wait
spark.locality.wait.process
spark.locality.wait.node
spark.locality.wait.rack

   
   
     
     
     
     

      
      
      
      
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当你数据本地性很差，可适当提高上述值，当然也可以直接在集群中对数据进行balance。

2. spark task 连续重试失败

有可能哪台worker节点出现了故障，task执行失败后会在该 executor 上不断重试，达到最大重试次数后会导致整个 application执行失败，我们可以设置失败黑名单(task在该节点运行失败后会换节点重试)，可以看到在源码中默认设置的是 0,

private val EXECUTOR_TASK_BLACKLIST_TIMEOUT =
    conf.getLong("spark.scheduler.executorTaskBlacklistTime", 0L)  
   
   
     
     
     
     

      
      
      
      
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在 spark-default.sh 中设置

spark.scheduler.executorTaskBlacklistTime 30000

   
   
     
     
     
     

      
      
      
      
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当 task 在该 executor 运行失败后会在其它 executor 中启动，同时此 executor 会进入黑名单30s（不会分发任务到该executor）。

3. 内存

如果你的任务shuffle量特别大，同时rdd缓存比较少可以更改下面的参数进一步提高任务运行速度。

spark.storage.memoryFraction － 分配给rdd缓存的比例，默认为0.6(60%)，如果缓存的数据较少可以降低该值。 
spark.shuffle.memoryFraction - 分配给shuffle数据的内存比例，默认为0.2(20%) 
剩下的20%内存空间则是分配给代码生成对象等。

如果任务运行缓慢，jvm进行频繁gc或者内存空间不足，或者可以降低上述的两个值。 
"spark.rdd.compress","true" － 默认为false，压缩序列化的RDD分区,消耗一些cpu减少空间的使用

4. 并发

mysql读取并发度优化

spark.default.parallelism 
发生shuffle时的并行度，在standalone模式下的数量默认为core的个数，也可手动调整，数量设置太大会造成很多小任务，增加启动任务的开销，太小，运行大数据量的任务时速度缓慢。

spark.sql.shuffle.partitions 
sql聚合操作(发生shuffle)时的并行度，默认为200，如果该值太小会导致OOM,executor丢失，任务执行时间过长的问题

相同的两个任务： 
spark.sql.shuffle.partitions=300:

spark.sql.shuffle.partitions=500:

速度变快主要是大量的减少了gc的时间。

但是设置过大会造成性能恶化，过多的碎片task会造成大量无谓的启动关闭task开销，还有可能导致某些task hang住无法执行。

修改map阶段并行度主要是在代码中使用rdd.repartition(partitionNum)来操作。

5. shuffle

spark-sql join优化 
map-side-join 关联优化

6. 磁盘

磁盘IO优化

7.序列化

kryo Serialization

8.数据本地性

Spark不同Cluster Manager下的数据本地性表现 
spark读取hdfs数据本地性异常

9.代码

编写Spark程序的几个优化点

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