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我正在尝试使用下面的代码将数据插入到 Hive 中,但它总是失败
java.lang.IllegalArgumentException: Too large frame:'.
我尝试调整内存但没有帮助。
这里是详细信息。
错误堆栈跟踪:
[Stage 4:=====================================================>(999 + 1) / 1000]18/11/27 09:59:44 WARN TaskSetManager: Lost task 364.0 in stage 4.0 (TID 1367, spark-node, executor 1): org.apache.spark.SparkException: Task failed while writing rows.
at org.apache.spark.sql.hive.SparkHiveDynamicPartitionWriterContainer.writeToFile(hiveWriterContainers.scala:328)
at org.apache.spark.sql.hive.execution.InsertIntoHiveTable$$anonfun$saveAsHiveFile$3.apply(InsertIntoHiveTable.scala:159)
at org.apache.spark.sql.hive.execution.InsertIntoHiveTable$$anonfun$saveAsHiveFile$3.apply(InsertIntoHiveTable.scala:159)
at org.apache.spark.scheduler.ResultTask.runTask(ResultTask.scala:87)
at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:99)
at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:282)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
Caused by: org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException: Too large frame: 5587345928
at org.apache.spark.storage.ShuffleBlockFetcherIterator.throwFetchFailedException(ShuffleBlockFetcherIterator.scala:357)
at org.apache.spark.storage.ShuffleBlockFetcherIterator.next(ShuffleBlockFetcherIterator.scala:332)
at org.apache.spark.storage.ShuffleBlockFetcherIterator.next(ShuffleBlockFetcherIterator.scala:54)
at scala.collection.Iterator$$anon$11.next(Iterator.scala:409)
at scala.collection.Iterator$$anon$12.nextCur(Iterator.scala:434)
at scala.collection.Iterator$$anon$12.hasNext(Iterator.scala:440)
at scala.collection.Iterator$$anon$11.hasNext(Iterator.scala:408)
at org.apache.spark.util.CompletionIterator.hasNext(CompletionIterator.scala:32)
at org.apache.spark.InterruptibleIterator.hasNext(InterruptibleIterator.scala:39)
at scala.collection.Iterator$$anon$11.hasNext(Iterator.scala:408)
at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GeneratedClass$GeneratedIterator.processNext(Unknown Source)
at org.apache.spark.sql.execution.BufferedRowIterator.hasNext(BufferedRowIterator.java:43)
at org.apache.spark.sql.execution.WholeStageCodegenExec$$anonfun$8$$anon$1.hasNext(WholeStageCodegenExec.scala:377)
at org.apache.spark.sql.hive.SparkHiveDynamicPartitionWriterContainer.writeToFile(hiveWriterContainers.scala:286)
... 8 more
Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: Too large frame: 5587345928
at org.spark_project.guava.base.Preconditions.checkArgument(Preconditions.java:119)
at org.apache.spark.network.util.TransportFrameDecoder.decodeNext(TransportFrameDecoder.java:133)
at org.apache.spark.network.util.TransportFrameDecoder.channelRead(TransportFrameDecoder.java:81)
at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.invokeChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:367)
at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.invokeChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:353)
at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.fireChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:346)
at io.netty.channel.DefaultChannelPipeline$HeadContext.channelRead(DefaultChannelPipeline.java:1294)
at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.invokeChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:367)
at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.invokeChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:353)
at io.netty.channel.DefaultChannelPipeline.fireChannelRead(DefaultChannelPipeline.java:911)
at io.netty.channel.nio.AbstractNioByteChannel$NioByteUnsafe.read(AbstractNioByteChannel.java:131)
at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.processSelectedKey(NioEventLoop.java:652)
at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.processSelectedKeysOptimized(NioEventLoop.java:575)
at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.processSelectedKeys(NioEventLoop.java:489)
at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.run(NioEventLoop.java:451)
at io.netty.util.concurrent.SingleThreadEventExecutor$2.run(SingleThreadEventExecutor.java:140)
at io.netty.util.concurrent.DefaultThreadFactory$DefaultRunnableDecorator.run(DefaultThreadFactory.java:144)
... 1 more
下面是我的示例代码:
//create spark session first
val spark = SparkSession.builder()
.appName("MSSQLIngestion")
.master("yarn")
.config("spark.sql.caseSensitive", "false")
.config("spark.sql.shuffle.partitions", "1000")
.config("spark.shuffle.spill", "true")
.config("spark.executor.extraJavaOptions", "-XX:+UseG1GC")
.config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
.config("hive.exec.dynamic.partition", "true")
.config("hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict")
.enableHiveSupport()
.getOrCreate();
spark.sql("set hive.exec.parallel=true")
// Create a Properties() object to hold the parameters.
val connectionProperties = new Properties()
connectionProperties.setProperty("Driver", driverClass)
connectionProperties.setProperty("fetchSize", "100000")
// read data from JDBC server and construct a dataframe
val jdbcDF1 = spark.read.jdbc(url = jdbcUrl, table = (select * from jdbcTable) e, properties = connectionProperties)
val jdbcDF = jdbcDF1.repartition(1000)
val count = jdbcDF.count()
println("red "+count+" records from sql server and started loading into hive")
// if count > 0 then insert the records into Hive
if (count > 0) {
// create spark temporary table
jdbcDF.createOrReplaceTempView("sparkTempTable")
// insert into Hive external table
spark.sql("insert into externalTable partition (hivePartitionCol) select * from sparkTempTable distribute by hivePartitionCol ")
}
println("completed the job for loading the data into hive")
spark.stop()
这是我的 Spark 提交:
spark-submit --class com.generic.MSSQLHiveIngestion --master yarn --num-executors 8 --executor-cores 2 --executor-memory 16G --driver-memory 8G --driver-cores 4 --conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=1G data-ingestion.jar
最佳答案
当shuffle数据 block 的大小超过2GB的限制,spark无法处理,会出现如下错误。
Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: Too large frame: 5211883372140375593
at org.sparkproject.guava.base.Preconditions.checkArgument(Preconditions.java:119)
at org.apache.spark.network.util.TransportFrameDecoder.decodeNext(TransportFrameDecoder.java:148)
>= Spark2.2
与其他较低版本的 Spark 相比,它以更好的方式处理了这个问题。有关信息,请参阅 SPARK-19659 .
使用以下 Spark 配置:修改spark.sql.shuffle.partitions
的值来自默认 200
大于 2001
的值.设置 spark.default.parallelism
的值与 spark.sql.shuffle.partitions
相同的值.
确定导致问题的 DataFrame。
A。在创建新的 DataFrame 后添加一个 Spark 操作(例如 df.count()
)。
b.打印任何内容以检查 DataFrame。
C。如果未针对 DataFrame 执行打印语句,则问题出在该 DataFrame 上。
识别DataFrame后,使用df.repartition()
对DataFrame重新分区然后使用 df.cache()
缓存它.
如果数据存在偏斜,并且您使用的 Spark 版本早于 2.2,则修改代码。
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