Spark一些问题集锦【持续更新】

栏目: 服务器 · 发布时间: 6年前

内容简介：Spark一些问题集锦【持续更新】

最近常跑Spark程序，主要是分布式机器学习和分布式深度学习这块，因为模型经常很大，比如VGG等，集群空余节点又不是很多，跑起来有时候会吃力，也遇到很多问题，积累一下以备后查。

错误集锦

ClosedChannelException

1 ERROR YarnClientSchedulerBackend:70 - Yarn application has already exited with state FINISHED!
2 ERROR SparkContext:91 - Error initializing SparkContext.
java.lang.IllegalStateException: Spark context stopped while waiting for backend
3 ERROR TransportClient:245 - Failed to send RPC 7202466410763583466 to /xx.xx.xx.xx:54864: java.nio.channels.ClosedChannelException
4 ERROR YarnSchedulerBackend$YarnSchedulerEndpoint:91 - Sending RequestExecutors(0,0,Map()) to AM was unsuccessful

上面这几个错误通常一起爆出。

【原因分析】

可能是分配给node的内存太小，Spark默认启动两个executor，使用每个executor的内存为1G，而数据太大，导致yarn直接Kill掉了executor，IO也一并关闭，所以出现了 ClosedChannelException 异常。

这里的错误分析[错误1]也有可能是由于 Java 8的excessive memory allocation strategy

【解决方案】

根据这篇文章在 yarn-site.xml 中添加如下配置：

<property>
    <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
    <value>false</value>
</property>

<property>
    <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
    <value>false</value>
</property>

或者在执行命令时附带参数： --driver-memory 5g --executor-memory 5g ，将Job可用内存显式地增大。

或者在 spark/conf/spark-defaults.conf 添加如下Poperty：

spark.driver.memory              5g
spark.executor.memory            5g

甚至可以继续添加如下Property：

spark.yarn.executor.memoryOverhead          4096
spark.yarn.driver.memoryOverhead            8192
spark.akka.frameSize                        700

Lost Executors et. al.

5. ERROR YarnScheduler:70 - Lost executor 3 on simple23: Container marked as failed: container_1490797147995_0000004 on host: simple23. Exit status: 143. Diagnostics: Container killed on request. Exit code is 143
Container exited with a non-zero exit code 143
Killed by external signal

[Stage 16:===========================================>              (6 + 2) / 8]
6. ERROR TaskSetManager:70 - Task stage 17.2 failed 4 times; aborting job
7. ERROR DistriOptimizer$:655 - Error: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task age 17.2 failed 4 times, most recent failure: Lost task 0.3 in stage 17.2 (TID 90, simple21, executor 4): java.util.concurrent.EnException: 

[Stage 23:>                                                         (0 + 3) / 3]
8. ERROR YarnScheduler:70 - Lost executor 4 on simple21: Container marked as failed: container_1490797147995_0004_01_000005 on host: simple21. Exit status: 143. Diagn Container killed on request. Exit code is 143
Container exited with a non-zero exit code 143
Killed by external signal

[Stage 23:>                                                         (0 + 3) / 3]
9. ERROR TransportResponseHandl- Still have 1 requests outstanding when connection from /xx.xx.xx.22:51442 is closed

【原因分析】

由报错信息可以看出，yarn丢失了executor，极有可能还是因为executor被关闭了，所以还是要检查一下自己的driver-memory和executor-memory是不是够大。

【解决方案】

如上一个

References

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持码农网

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