除本人同意外，嚴(yán)禁一切轉(zhuǎn)載，徽滬一郎。

概要

編寫(xiě)了獨(dú)立運(yùn)行的Spark Application之后，需要將其提交到Spark Cluster中運(yùn)行，一般會(huì)采用spark-submit來(lái)進(jìn)行應(yīng)用的提交，在使用spark-submit的過(guò)程中，有哪些事情需要注意的呢？

本文試就此做一個(gè)小小的總結(jié)。

spark-defaults.conf

Spark-defaults.conf的作用范圍要搞清楚，編輯driver所在機(jī)器上的spark-defaults.conf，該文件會(huì)影響 到driver所提交運(yùn)行的application，及專門(mén)為該application提供計(jì)算資源的executor的啟動(dòng)參數(shù)

只需要在driver所在的機(jī)器上編輯該文件，不需要在worker或master所運(yùn)行的機(jī)器上編輯該文件

舉個(gè)實(shí)際的例子

spark.executor.extraJavaOptions -XX:MaxPermSize=896m spark.executor.memory 5g spark.serializer org.apache.spark.serializer.KryoSerializer spark.cores.max 32 spark.shuffle.manager SORT spark.driver.memory 2g

?上述配置表示為該application提供計(jì)算資源的executor啟動(dòng)時(shí), heap memory需要有5g。

這里需要引起注意的是，如果worker在加入cluster的時(shí)候，申明自己所在的機(jī)器只有4g內(nèi)存，那么為上述的application分配executor是，該worker不能提供任何資源，因?yàn)?g<5g，無(wú)法滿足最低的資源需求。

spark-env.sh

spark-env.sh中最主要的是指定ip地址，如果運(yùn)行的是master，就需要指定SPARK_MASTER_IP，如果準(zhǔn)備運(yùn)行driver或worker就需要指定SPARK_LOCAL_IP，要和本機(jī)的IP地址一致，否則啟動(dòng)不了。

配置舉例如下

export SPARK_MASTER_IP=127.0.0.1 export SPARK_LOCAL_IP=127.0.0.1

啟動(dòng)spark集群

第一步啟動(dòng)master

$SPARK_HOME/sbin/start-master.sh

第二步啟動(dòng)worker

$SPARK_HOME/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker spark://master:7077

將master替換成MASTER實(shí)際運(yùn)行的ip地址

如果想在一臺(tái)機(jī)器上運(yùn)行多個(gè)worker(主要是用于測(cè)試目的),那么在啟動(dòng)第二個(gè)及后面的worker時(shí)需要指定—webui-port的內(nèi)容，否則會(huì)報(bào)端口已經(jīng)被占用的錯(cuò)誤,啟動(dòng)第二個(gè)用的是8083，第三個(gè)就用8084，依此類(lèi)推。

$SPARK_HOME/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker spark://master:7077–webui-port 8083

?這種啟動(dòng)worker的方式只是為了測(cè)試是啟動(dòng)方便，正規(guī)的方式是用SPARK_HOME/sbin/start-slaves.sh來(lái)啟動(dòng)多個(gè)worker，由于涉及到ssh的配置，比較麻煩，我這是圖簡(jiǎn)單的辦法。

用$SPARK\_HOME/sbin/start-slave.sh$來(lái)啟動(dòng)worker時(shí)有一個(gè)默認(rèn)的前提，即在每臺(tái)機(jī)器上$SPARK_HOME必須在同一個(gè)目錄。

使用相同的用戶名和用戶組來(lái)啟動(dòng)Master和Worker，否則Executor在啟動(dòng)后會(huì)報(bào)連接無(wú)法建立的錯(cuò)誤。

我在實(shí)際的使用當(dāng)中，遇到”no route to host”的錯(cuò)誤信息，起初還是認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)沒(méi)有配置好，后來(lái)網(wǎng)絡(luò)原因排查之后，忽然意識(shí)到有可能使用了不同的用戶名和用戶組，使用相同的用戶名/用戶組之后，問(wèn)題消失。

spark-submit

spark集群運(yùn)行正常之后，接下來(lái)的問(wèn)題就是提交application到集群運(yùn)行了。

Spark-submit用于Spark application的提交和運(yùn)行，在使用這個(gè)指令的時(shí)候最大的困惑就是如何指定應(yīng)用所需要的依賴包。

首先查看一下spark-submit的幫助文件

$SPARK_HOME/bin/submit --help

有幾個(gè)選項(xiàng)可以用來(lái)指定所依賴的庫(kù)，分別為

• --driver-class-path driver所依賴的包，多個(gè)包之間用冒號(hào)(:)分割
• --jars ? driver和executor都需要的包，多個(gè)包之間用逗號(hào)(,)分割

為了簡(jiǎn)單起見(jiàn)，就通過(guò)—jars來(lái)指定依賴，運(yùn)行指令如下

$SPARK_HOME/bin/spark-submit –class 應(yīng)用程序的類(lèi)名 \ --master spark://master:7077 \ --jars 依賴的庫(kù)文件 \ spark應(yīng)用程序的jar包

需要提醒的時(shí)，這些上傳到worker的文件，需要定時(shí)做手工清理，否則會(huì)占用許多磁盤(pán)空間

問(wèn)題1

由于Spark在計(jì)算的時(shí)候會(huì)將中間結(jié)果存儲(chǔ)到/tmp目錄，而目前l(fā)inux又都支持tmpfs，其實(shí)說(shuō)白了就是將/tmp目錄掛載到內(nèi)存當(dāng)中。

那么這里就存在一個(gè)問(wèn)題，中間結(jié)果過(guò)多導(dǎo)致/tmp目錄寫(xiě)滿而出現(xiàn)如下錯(cuò)誤

No Space Left on the device

解決辦法就是針對(duì)tmp目錄不啟用tmpfs,修改/etc/fstab

問(wèn)題2

有時(shí)可能會(huì)遇到java.lang.OutOfMemory, unable to create new native thread的錯(cuò)誤，導(dǎo)致這種錯(cuò)誤的原因比較多。

有一種情況并非真的是內(nèi)存不足引起的，而是由于超出了允許的最大文件句柄數(shù)或最大進(jìn)程數(shù)。

排查的步驟就是查看一下允許打開(kāi)的文件句柄數(shù)和最大進(jìn)程數(shù)，如果數(shù)值過(guò)低，使用ulimit將其調(diào)高之后，再試試問(wèn)題是否已經(jīng)解決。

ulimit -a

修改允許打開(kāi)的最大進(jìn)程數(shù)

ulimit -u 65535

修改允許打開(kāi)的文件句柄

ulimit -n 65535

spark-shell

上面講述了spark-submit提交Spark Application如何解決依賴庫(kù)的問(wèn)題，那如果是spark-shell的話，該怎么辦呢？

spark-shell的話，利用--driver-class-path選項(xiàng)來(lái)指定所依賴的jar文件，注意的是--driver-class-path后如果需要跟著多個(gè)jar文件的話，jar文件之間使用冒號(hào)(:)來(lái)分割。

小結(jié)

本文部分內(nèi)容已由本人徽滬一郎在CSDN中通過(guò)”使用Spark+Cassandra打造高性能數(shù)據(jù)分析平臺(tái)“發(fā)表。

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/hseagle/p/4052572.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Apache Spark技术实战之6 -- spark-submit常见问题及其解决的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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