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Spark 常见问题

1、WARN TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your cluster uito ensure that workers are registered and have sufficient memory

当前的集群的可用资源不能满足应用程序所请求的资源。

资源分2类: cores 和 ram

Core代表对执行可用的executor slots

Ram代表每个Worker上被需要的空闲内存来运行你的Application。

解决方法:

应用不要请求多余空闲可用资源的

关闭掉已经执行结束的Application

2、Application isn’t using all of the Cores: How to set the Cores used by a Spark App

设置每个App所能获得的core

解决方法:

spark-env.sh里设置spark.deploy.defaultCores

spark.cores.max

3、Spark Executor OOM: How to set Memory Parameters on Spark

OOM是内存里堆的东西太多了

1、增加job的并行度,即增加job的partition数量,把大数据集切分成更小的数据,可以减少一次性load到内存中的数据量。InputFomart, getSplit来确定。

2、spark.storage.memoryFraction

管理executor中RDD和运行任务时的内存比例,如果shuffle比较小,只需要一点点shuffle memory,那么就调大这个比例。默认是0.6。不能比老年代还要大。大了就是浪费。

3、spark.executor.memory如果还是不行,那么就要加Executor的内存了,改完executor内存后,这个需要重启。

4、Shark Server/ Long Running Application Metadata Cleanup

Spark程序的元数据是会往内存中无限存储的。spark.cleaner.ttl来防止OOM,主要出现在Spark Steaming和Shark Server里。

export SPARK_JAVA_OPTS +="-Dspark.kryoserializer.buffer.mb=10 -Dspark.cleaner.ttl=43200"

5、Class Not Found: Classpath Issues

问题1、缺少jar,不在classpath里。

问题2、jar包冲突,同一个jar不同版本。

解决1:

将所有依赖jar都打入到一个fatJar包里,然后手动设置依赖到指定每台机器的DIR。

val conf = new SparkConf().setAppName(appName).setJars(Seq(System.getProperty("user.dir") + "/target/scala-2.10/sparktest.jar"))

解决2:

把所需要的依赖jar包都放到default classpath里,分发到各个worker node上。

关于性能优化:

第一个是sort-based shuffle。这个功能大大的减少了超大规模作业在shuffle方面的内存占用量,使得我们可以用更多的内存去排序。

第二个是新的基于Netty的网络模块取代了原有的NIO网络模块。这个新的模块提高了网络传输的性能,并且脱离JVM的GC自己管理内存,降低了GC频率。

第三个是一个独立于Spark executor的external shuffle service。这样子executor在GC的时候其他节点还可以通过这个service来抓取shuffle数据,所以网络传输本身不受到GC的影响。

过去一些的参赛系统软件方面的处理都没有能力达到硬件的瓶颈,甚至对硬件的利用率还不到10%。而这次我们的参赛系统在map期间用满了3GB/s的硬盘带宽,达到了这些虚拟机上八块SSD的瓶颈,在reduce期间网络利用率到了1.1GB/s,接近物理极限。

参考文献:

http://www.datastax.com/dev/blog/common-spark-troubleshooting

http://www.csdn.net/article/2014-11-06/2822505

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