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Spark常见问题维护手册V1.01
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1、基本概念 3 2、常见问题 10 1、 基本概念
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Spark 常见问题维护手册 V1.0
Spark 常见问题维护手册 V1.0
文档版本
01
发布日期
2016-03-31
华为技术有限公司
文档版本 01 (2016-03-31)
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版权所有 © 华为技术有限公司
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目 录
SPARK ........................................................................................................................................ 3
1、基本概念 ..................................................................................................................... 3
【概述】 ................................................................................................................... 3
【FI 中的 Spark】 ..................................................................................................... 5
【日志概述】 ........................................................................................................... 5
【任务信息收集】 ................................................................................................... 7
2、常见问题 ................................................................................................................... 10
【Spark 任务提交失败】 ....................................................................................... 10
[SPARK-10001] Driver 端提示 executor memory 超限 .................................. 10
[SPARK-10002] Yarn-clsuter 模式下,Can't get the Kerberos realm 异常 ..... 11
[SPARK-10003] 找不到用户组导致提交失败 ............................................... 12
[SPARK-10004] Jdk 版本不匹配启动 spark-sql,spark-shell 失败 ................ 13
[SPARK-10005] 提交 spark 任务时,连接 ResourceManager 异常 ............. 13
[SPARK-10006]端口绑定不成功导致任务提交失败 ..................................... 15
[SPARK-10007] 集群外安装客户端提交 spark 任务失败 ............................ 15
【Spark 任务提交后,一直处于 Accept 状态,无法正常运行】 ...................... 16
[SPARK-20001] Driver 端提示 executor memory 超限 .................................. 16
【Spark 任务运行出现异常】 ............................................................................... 17
[SPARK-30001] 使用 Beeline 连接 JDBCServer Load 本地文件执行异常 .... 17
[SPARK-30002] Spark 任务 spark.driver.maxResultSize 不足异常 ................. 18
[SPARK-30003] SparkContext 初始化失败 ..................................................... 18
[SPARK-30004] 无可用 Node 导致 Spark 运行失败 ..................................... 19
[SPARK-30005] Spark 任务访问 HBase,报认证异常 ................................... 20
[SPARK-30006] Driver 内存不足导致任务运行失败 ..................................... 21
[SPARK-30007] Container 运行 memory 超限导致 container 挂掉 .............. 21
[SPARK-30008] Container 运行 OOM 异常导致 container 挂掉 ................... 22
文档版本 01 (2016-03-31)
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SPARK
1、 基本概念
【概述】
FI 集群中,支持的 Spark 的任务运行模式有 local,yarn-client,yarn-cluster 等,Spark 任务
运行是分布式的,由任务的 Driver 驱动任务的运行,由 Executor 来执行具体的任务。大多情
况下,Executor 中执行的代码逻辑需要由用户编写。也就是说 Executor 进程运行的命令由用
户编写,相当于用户的执行逻辑与 Spark 自身的逻辑是耦合的,出现问题之后难以定位分界,
此章主要介绍 Spark 任务架构,FI 集群中 Spark 各角色实例介绍及相关日志说明,Spark 任务
出现问题后的定位手段,常见的 spark 任务异常问题及解决办法。
Spark-On-Yarn
一个 Spark 任务主要包含 Driver, ApplicationMaster,Executor 等部分,其中 Driver 负责驱
动任务的运行,把相关的函数封装为 Task 并分发到 Executor, ApplicationMaster 主要与 Yarn
交互负责申请资源启动 Executor,汇总 Executor 信息,Executor 主要负责执行具体的 task。
Yarn-client 模式
在 yarn-client 模式下,Spark 任务的 driver 作为一个进程运行在提交任务的节点(不是
由 yarn 启动,不受 yarn 的管理)。ApplicationMaster 作为一个 container 进程启动在集群中
的某个节点上(具体在哪个节点上启动由 Yarn 决定)。ApplicationMaster 作为集群中与 Yarn 交
互的核心向 Yarn 申请资源以启动 Container(Executor),每个 Executor 都作为一个进程,启动
后等待 driver 发送 task 并执行 task。
Yarn-client 模式架构图:
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