Spark读写和Lost Excutor错误的分析和解决过程

Spark读写和Lost Excutor错误的分析和解决过程
http://www.aboutyun.com/thread-15842-1-1.html

问题导读


1.大规模数据往HDFS中写时候，报了HDFS读写超时,本文是如何分析的？
2.大规模数据往HDFS中写时候，报了超时如何解决？
3.总结你遇到问题，是如何解决的？

一、概述

  上篇blog记录了些在用spark-sql时遇到的一些问题，今天继续记录用Spark提供的RDD转化方法开发公司第一期标签分析系统（一部分scala作业逻辑代码后面blog再给大家分享）遇到的一些SPARK作业错误信息。其中有些问题可能一些数据量或者shuffle量比较小的作业时不会遇到的，我们整套标签系统的初级输入数据大概是8T左右，这里也是个参考。(下面的Spark部署模式为spark on yarn)

二、问题

1、大规模数据往HDFS中写时候，报了HDFS读写超时，具体日志看下面。

（1）具体到某个Excutor的错误日志:

（2）具体到各个数据节点DataNode的日志:

分析：

从这两个错误信息首先可以将错误定位到整个HDFS的读写过程中，其中对于读写超时可以定位到2个参数：dfs.client.socket-timeout(默认60s)、dfs.datanode.socket.write.timeout(默认80s)。在spark的程序中按照自己的实际情况设置这两个值，问题可以解决。给个例子：

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01 val dwd_new_pc_list_patch = "/user/hive/warehouse/pc.db/dwd_new_pc_list/2015-01-*/action=play"
02 val sparkConf = new SparkConf().setAppName("TagSystem_compositeTag")
03   .set("spark.kryoserializer.buffer.max.mb", "128").set("spark.rdd.compress","true")
04 val sc = new SparkContext(sparkConf)
05 //hdfs客户端的读写超时时间
06 //默认60000
07 sc.hadoopConfiguration.set("dfs.client.socket-timeout", "180000")
08 //默认80000
09 sc.hadoopConfiguration.set("dfs.datanode.socket.write.timeout", "180000")
10 val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
11 val hiveSqlContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
12
13 //(user_id,fo,fo_2,sty,fs)
14 val source = sc.textFile(dwd_new_pc_list_patch).filter(p => (p.trim != "" && p.split("\\|").length >= 105)).mapPartitions({ it =>
15   for {
16     line <- it
17   } yield (line.split("\\|")(21), line.split("\\|")(9), line.split("\\|")(104), line.split("\\|")(40), line.split("\\|")(7))
18 }).persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)
19 .
20 .
21 .

另外相似问题： https://jira.spring.io/si/jira.i ... P-404/SHDP-404.html

2、由spark.reducer.maxMbInFlight引起的Lost Excutor问题。

这个错误主要是发生在shuffle中的fetch阶段，由于Excutor 已经lost掉了，由于容错机制另外重新启动一个Excutor，但是在之前lost掉的Excutor中保存的blockManager已经完全丢失，所以之前的stage需要重新计算。具体在dirver或者CoarseGrainedExecutorBackend的日志主要提示超时和读写文件失败，截了下超时的错误提示：

解决方法：

  处理Lost Excutor问题还是花了比较长的时间，调整了很多参数都不行。最后将spark.reducer.maxMbInFlight调小或者将spark.shuffle.copier.threads调小问题解决。在家里还是详细的研究了下spark.reducer.maxMbInFlight这个参数的具体机制含义。spark.reducer.maxMbInFlight官方的配置文档的说明有些笼统：大概的意思是同事从reduce task中取出的ShuffleTask输出最大值（默认48MB）。这个从字面上理解还是不怎么容易的，从源码上search这个参数，定位到org.apache.spark.storage.BlockFetcherIterator.BasicBlockFetcherIterator#splitLocalRemoteBlocks

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01 protected def splitLocalRemoteBlocks(): ArrayBuffer[FetchRequest] = {
02      // Make remote requests at most maxBytesInFlight / 5 in length; the reason to keep them
03      // smaller than maxBytesInFlight is to allow multiple, parallel fetches from up to 5
04      // nodes, rather than blocking on reading output from one node.
05      //每个fetch线程获取的数据量大小（默认5个fetch线程）
06      val targetRequestSize = math.max(maxBytesInFlight / 5, 1L)
07      logInfo("maxBytesInFlight: " + maxBytesInFlight + ", targetRequestSize: " + targetRequestSize)
08
09      // Split local and remote blocks. Remote blocks are further split into FetchRequests of size
10      // at most maxBytesInFlight in order to limit the amount of data in flight.
11      val remoteRequests = new ArrayBuffer[FetchRequest]
12      var totalBlocks = 0
13      for ((address, blockInfos) <- blocksByAddress) { //  address实际上是executor_id
14        totalBlocks += blockInfos.size
15        if (address == blockManagerId) {
16          // Filter out zero-sized blocks
17          localBlocksToFetch ++= blockInfos.filter(_._2 != 0).map(_._1)
18          _numBlocksToFetch += localBlocksToFetch.size
19        } else {
20          val iterator = blockInfos.iterator
21          var curRequestSize = 0L
22          var curBlocks = new ArrayBuffer[(BlockId, Long)]
23          while (iterator.hasNext) {
24          // blockId 是org.apache.spark.storage.ShuffleBlockId，
25          // 格式："shuffle_" + shuffleId + "_" + mapId + "_" + reduceId
26            val (blockId, size) = iterator.next()
27            // Skip empty blocks
28            if (size > 0) {
29              curBlocks += ((blockId, size))
30              remoteBlocksToFetch += blockId
31              _numBlocksToFetch += 1
32              curRequestSize += size
33            } else if (size < 0) {
34              throw new BlockException(blockId, "Negative block size " + size)
35            }
36             // 避免一次请求的数据量过大
37            if (curRequestSize >= targetRequestSize) {
38              // Add this FetchRequest
39              remoteRequests += new FetchRequest(address, curBlocks)
40              curBlocks = new ArrayBuffer[(BlockId, Long)]
41              logDebug(s"Creating fetch request of $curRequestSize at $address")
42              curRequestSize = 0
43            }
44          }
45          // Add in the final request
46          // 将剩余的请求放到最后一个request中。
47          if (!curBlocks.isEmpty) {
48            remoteRequests += new FetchRequest(address, curBlocks)
49          }
50        }
51      }
52      logInfo("Getting " + _numBlocksToFetch + " non-empty blocks out of " +
53        totalBlocks + " blocks")
54      remoteRequests
55    }

从代码上看我的个人理解是在shuffle节点每个reduce task会启动5个fetch线程（可以由spark.shuffle.copier.threads配置）去最多spark.reducer.maxMbInFlight个(默认5)其他Excuctor中获取文件位置，然后去fetch它们，并且每次fetch的抓取量不会超过spark.reducer.maxMbInFlight（默认值为48MB)/5。这种机制我个人理解，第一：可以减少单个fetch连接的网络IO、第二：这种将fetch数据并行执行有助于抓取速度提高，减少请求数据的抓取时间总和。

  回来结合我现在的问题分析，我将spark.reducer.maxMbInFlight调小，从而减少了每个reduce task中的每个fetch线程的抓取数据量，进而减少了每个fetch连接的持续连接时间，降低了由于reduce task过多导致每个Excutor中存在的fetch线程太多而导致的fetch超时，另外降低内存的占用。

上述分析为个人理解，如有更深入的想法欢迎交流。

出处 http://zengzhaozheng.blog.51cto.com/8219051/1615792