apache-spark - 处理大数据集时的 FetchFailedException 或 MetadataFetchFailedException

Question

当我使用 1 GB 数据集运行解析代码时，它完成且没有任何错误。但是，当我一次尝试 25 GB 数据时，出现以下错误。我试图了解如何避免以下故障。很高兴听到任何建议或想法。

不同的错误，

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

org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException: Failed to connect to ip-xxxxxxxx

org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException: Error in opening FileSegmentManagedBuffer{file=/mnt/yarn/nm/usercache/xxxx/appcache/application_1450751731124_8446/blockmgr-8a7b17b8-f4c3-45e7-aea8-8b0a7481be55/08/shuffle_0_224_0.data, offset=12329181, length=2104094}

集群详细信息:

Yarn: 8 Nodes
Total cores: 64
Memory: 500 GB
Spark Version: 1.5

Spark 提交语句:

spark-submit --master yarn-cluster \
                        --conf spark.dynamicAllocation.enabled=true \
                        --conf spark.shuffle.service.enabled=true \
                        --executor-memory 4g \
                        --driver-memory 16g \
                        --num-executors 50 \
                        --deploy-mode cluster \
                        --executor-cores 1 \
                        --class my.parser \
                        myparser.jar \
                        -input xxx \
                        -output xxxx \

堆栈跟踪之一:

at org.apache.spark.MapOutputTracker$$anonfun$org$apache$spark$MapOutputTracker$$convertMapStatuses$2.apply(MapOutputTracker.scala:460)
at org.apache.spark.MapOutputTracker$$anonfun$org$apache$spark$MapOutputTracker$$convertMapStatuses$2.apply(MapOutputTracker.scala:456)
at scala.collection.TraversableLike$WithFilter$$anonfun$foreach$1.apply(TraversableLike.scala:772)
at scala.collection.IndexedSeqOptimized$class.foreach(IndexedSeqOptimized.scala:33)
at scala.collection.mutable.ArrayOps$ofRef.foreach(ArrayOps.scala:108)
at scala.collection.TraversableLike$WithFilter.foreach(TraversableLike.scala:771)
at org.apache.spark.MapOutputTracker$.org$apache$spark$MapOutputTracker$$convertMapStatuses(MapOutputTracker.scala:456)
at org.apache.spark.MapOutputTracker.getMapSizesByExecutorId(MapOutputTracker.scala:183)
at org.apache.spark.shuffle.hash.HashShuffleReader.read(HashShuffleReader.scala:47)
at org.apache.spark.rdd.ShuffledRDD.compute(ShuffledRDD.scala:90)
at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:297)
at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:264)
at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute(MapPartitionsRDD.scala:38)
at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:297)
at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:264)
at org.apache.spark.scheduler.ResultTask.runTask(ResultTask.scala:66)
at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:88)
at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:214)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

Answer 1

这个错误几乎肯定是由执行器上的内存问题引起的。我可以想出几种方法来解决这些类型的问题。

1) 您可以尝试使用更多分区运行(在数据帧上执行重新分区)。当一个或多个分区包含的数据多于内存所能容纳的数据时，通常会出现内存问题。

2) 我注意到您没有显式设置 spark.yarn.executor.memoryOverhead，因此它将默认为 max(386, 0.10* executorMemory)在您的情况下将为 400MB。这对我来说听起来很低。我会尝试将其增加到 1GB(请注意，如果将内存开销增加到 1GB，则需要将 --executor-memory 降低到 3GB)

3) 查看故障节点上的日志文件。您想要查找文本“杀死容器”。如果您看到文本“超出物理内存限制”，根据我的经验，增加内存开销将解决问题。