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Spark常见错误问题汇总

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一.SparkSQL相关
  • 在执行insert 语句时报错,堆栈信息为:FileSystem closed。常常出现在ThriftServer里面。

    • 原因:由于hadoop FileSystem.get 获得的FileSystem会从缓存加载,如果多线程一个线程closedFileSystem会导致该BUG

    • 解决方法:hdfs存在不从缓存加载的解决方式,在hdfs-site.xml 配置 fs.hdfs.impl.disable.cache=true即可

  • 在执行Spark过程中抛出:Failed to bigdata010108:33381,caused by:java.nio.channels.unresolvedAdderssException

    • 原因:该原因是由于hosts未配置,导致不识别

    • 解决方法:修改相应的机器的host即可

  • 在执行Sparksql操作orc类型的表时抛出:java.lang.IndexOutOfBoundsException 或者 java.lang.NullPointerException

    • 原因:分区或者表下存在空的orc文件。该BUG在Spark2.3.0之后才修复

    • 解决方法:规避解决。修改ORC的默认分割策略为:hive.exec.orc.split.strategy=BI进行解决。Orc的分split有3种策略(ETL、BI、HYBIRD),默认是HYBIRD(混合模式,根据文件大小和文件个数自动选择ETL还是BI模式),BI模式是按照文件个数来分split

  • Spark2.1.0不支持永久函数,这是由于Spark2.2.0之前不支持读取hdfs上面的jar包。

  • Saprk-sql和ThriftServer使用时报错:Java.net.socketTimeOutException:read time out

    • 原因:是由于hivemetastore过于繁忙或者gc导致连接超时

    • 解决方法:spark-sql解决:hive.metastore.client.socket.timeout将该参数调大。ThriftServer解决办法:在获得一个Connection之前加上:DriverManager.setLoginTimeout(100)

  • 操作snappy压缩的表时抛出:java.lang.RuntimeException: native snappy library not available: this version of libhadoop was built without snappy support.

    • 原因:是由于没有在java.library.path上加上snappy库

    • 解决方法:修改spark-default.conf配置文件加上:spark.executor.extraLibraryPath /data/Install/hadoop/lib/native 或者spark.executor.extraJavaOptions -Djava.library.path=/data/Install/hadoop/lib/native

  • Spark-sql在执行时将一个很小的文件拆分成了20个task进行运行,导致运行速度太慢。

    • 原因:是由于HaddopRDD生成过程中partitions是会拿参数mapreduce.job.maps ,或mapred.map.tasks(20)和spark默认分区数(2)做最大值比较,所以导致默认为20

    • 解决方法:修改该参数就可以将task降下来。

  • ThriftServer登录异常:javax.security.sasl.AuthenticationException: Error validating LDAP user

    • 原因:是由于密码错误或者LDAP服务异常

    • 解决方法:解决密码和验证问题

  • 使用jdbc的方式连接到ThriftServer,可以执行类似与show tabls的等操作,但是不能执行select相关的操作:java.io.IOException: Failed to create local dir in /tmp/blockmgr-adb70127-0a28-4256-a205-c575acc74f9d/06.

    • 原因:用户很久没使用ThriftServer导致系统清理了该上级目录或者用户根本就对该目录没有写权限

    • 解决方法:重启ThriftServer和设置目录权限:spark.local.dir

  • 在Spark SQL中运行的SQL语句过于复杂的话,会出现 java.lang.StackOverflowError 异常

    • 原因:这是因为程序运行的时候 Stack 大小大于 JVM 的设置大小

    • 解决方法:通过在启动 Spark-sql 的时候加上 --driver-java-options “-Xss10m” 选项解决这个问题

  • INSERT INTO重复执行出现:Unable to move source hdfs://bigdata05/tmp/hive-hduser1101_hive_2017-09-11_14-50-56_038_2358196375683362770-82/-ext-10000/part-00000 to destination hdfs://bigdata05/user/hive

    • 原因:该问题是2.1.0的Bug,在Spark2.1.1中已经解决2.1.0。

    • 解决方法:2.1.0规避办法INSERT OVERWRITE不带分区重复执行不会出现问题

  • 执行大数据量的join等操作时出现:1.Missing an output location for shuffle;2.Failed to connect to bigdata030015/100.103.131.13:38742; 3.FileNotFoundException……(not such file or directory)。4.Container killed on request. Exit code is 143


    • 原因:shuffle分为shuffle write和shuffle read两部分。shuffle write的分区数由上一阶段的RDD分区数控制,shuffle read的分区数则是由Spark提供的一些参数控制。shuffle write可以简单理解为类似于saveAsLocalDiskFile的操作,将计算的中间结果按某种规则临时放到各个executor所在的本地磁盘上。

      • shuffle read的时候数据的分区数则是由spark提供的一些参数控制。可以想到的是,如果这个参数值设置的很小,同时shuffle read的量很大,那么将会导致一个task需要处理的数据非常大。结果导致JVM crash(OOM),从而导致取shuffle数据失败,同时executor也丢失了,看到Failed to connect to host的错误,也就是executor lost的意思。有时候即使不会导致JVM crash也会造成长时间的gc

    • 解决方法:1. 调优sql。

      • 2.SparkSQL和DataFrame的join,group by等操作通过spark.sql.shuffle.partitions控制分区数,默认为200,根据shuffle的量以及计算的复杂度提高这个值。

      • 3.Rdd的join,groupBy,reduceByKey等操作,通过spark.default.parallelism控制shuffle read与reduce处理的分区数,设置大一点。

      • 4.通过提高executor的内存设置spark.executor.memory适当提高executor的memory值。

      • 5.判断join过程中是否存在数据倾斜的问题:可以参考链接:https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html

  • Sparksql使用过程中Executor端抛出:java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded


    • 原因:这是由于大部分事件都在GC,导致OOM。

    • 解决方法:加大执行器内存,修改GC策略spark.executor.extraJavaOptions -XX:+UseG1GC


  • hiveserver2和SparkThriftServer使用操作orc表的时候报错A用户无法访问B用户的目录。

    • 原因:这是由于orc 在进行Split过冲中会进行用户缓存。ORC在hive1.2.1时的BUG,在hive2.X和Spark2.3.X版本后进行了解决

    • 解决方法:暂时规避方法比较暴力,1、先使用超级用户进行第一次查询,导致缓存的用户为超级用户。2、设置hive.fetch.task.conversion=none不进行缓存

  • spark-sql在使用过程中小数据量查询很慢,查看sparkUI显示每个Task处理都很快,但是都隔了3秒进行调度导致整体很慢。

    • 原因:这是由于数据本地性导致的,默认spark.locality.wait为3秒

    • 解决方法:设置该参数为0即可加快速度,只有在数据量较小的情况下才建议这样设置。

二.Spark core相关
  • on yarn启动spark-sql 和spark-submit时出现:java.lang.NoClassDefFoundError: com/sun/jersey/api/client/config/ClientConfig

    • 原因:和yarn相关Jersey包冲突

    • 解决方法:配置上–conf spark.hadoop.yarn.timeline-service.enabled=false

  • 在使用Spark过程中出现:java.io.IOException: No space left on device

    • 原因:一般是由于Spark的tmp目录满了导致

    • 解决方法:可以将该目录空间设置大点,支持按逗号分割多个目录:spark.local.dir

  • 超出最大结果集:is bigger than spark.driver.maxResultSize (2.0GB)

    • 原因:spark.driver.maxResultSize默认配置为1G

    • 解决方法:调大该参数即可

  • 常见OOM:java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

    • 原因:1、数据量太大,申请的Executor资源不足以支撑。2.单分区的数据量过大,和分区数过多导致执行task和job存储的信息过多导致Driver OutOfMemoryError

    • 解决方法:1、尽量不要使用collect操作。2、查看数据是否有倾斜,增加shuffle的并行度,加大Executor内存

  • 由Executor的FullGC引起Executor lost,task失败,各种超时:Futures timed out after【120S】

    • 原因:一般是由于Executor处理数据量过大如倾斜导致,从而使Executor full gc导致时间超时,Executor 和 task 的lost

    • 解决方法:1、如果通过查看Executor的日志是full GC导致,适当调优SQL,加大Executor内存。2、如果没有fullGC考虑提高:spark.network.timeout

  • jar包版本冲突时:java.lang.ClassNotFoundException: XXX

    • 原因:一般可能是用户jar和Spark jar冲突

    • 解决方法:1、最好和Spark相关的jar进行适配。2、如果不行可以使用参数:spark.driver.userClassPathFirst和spark.executor.userClassPathFirst 设置为true


  • 进行shuffle抛出:Shuffle Fetch Failed: OOM

    • 原因:Shuffle fetch阶段开启的fetch数据量过大导致

    • 解决方法:1、加大Executor内存。2、将参数spark.reduce.maxSizeInFlight调小,默认48M

  • shuffle报org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException: Direct buffer memory

    • 原因:堆外内存不够导致,直接内存

    • 解决方法:增大JVM 参数-XX:MaxDirectMemorySize(如:spark.executor.extraJavaOptions = -XX:MaxDirectMemorySize=xxxm)

  • 集群节点异常导致Spark job失败,如磁盘只读。

    • 原因:Spark 是一个高性能、容错的分布式计算框架,一旦它知道某个计算所在的机器出现问题会依据之前生成的 lineage 重新在这台机器上调度这个 Task,如果超过失败次数就会导致job失败。

    • 解决方法:Spark有黑名单机制,在超出一定次数的失败后不会往该节点或者Executor调度Task。设置相应Black参数:spark.blacklist.enabled=true


三.Pyspark相关
  • driver python和Executor Python版本不一致问题

    • 原因:pyspark要求所有的Executor运行的python版本一致

    • 解决方法:指定python的运行路径:spark.pyspark.python /data/Install/Anaconda2Install/Anaconda3-5.1.0/bin/python 或者 env配置上:export PYSPARK_PYTHON=/data/Install/Anaconda2Install/Anaconda3-5.1.0/bin/python;export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=/data/Install/Anaconda2Install/Anaconda3-5.1.0/bin/python

  • Pyspark使用过程中出现:RDD时出现序列化pickle.load(obj)报错,EOFError。有时可以,在local也可以。

    • 原因:在on yarn时,机器上也有安装相关的Spark。导致包冲突

    • 解决方法:删除nodeManager上的Spark安装路径就可以解决

  • 运行RDD操作时报Randomness of hash of string should be disabled via PYTHONHASHSEED mean in pyspark

    • 原因:这是由于各个Executor的Hash随机值不一样导致。

    • 解决方法:只需要指定各Executor的PYTHONHASHSEED环境变量即可如:–conf spark.executorEnv.PYTHONHASHSEED=321


四.Streaming相关
  • 消费kafka时,第一个job读取了现有所有的消息,导致第一个Job处理过久甚至失败

    • 原因:auto.offset.reset设置为了earliest 从最早的offset开始进行消费,也没有设置spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition参数

    • 解决方法:指定从之前开始消费的数据开始:设置offsetRange。并将参数设置为:auto.offset.reset=latest 设置Spark每个分区的速率。

  • 尽量使用高性能算子

    • 使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey

    • 使用mapPartitions替代普通map

    • 使用foreachPartitions替代foreach

    • 使用filter之后进行coalesce操作

    • 使用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition与sort类操作

  • Streaming如果存在多个Batch延迟时,消费不过来。有时会报出:Hbase相关的异常如:RegionTooBusyException

    • 原因:Streaming在进行处理时如果单个Batch读取的数据多,会导致计算延迟甚至导致存储组件性能压力

    • 解决方法:1、如果是计算延迟试着调整读取速率如:spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition参数 2、调优存储组件的性能 3、开启Spark的反压机制:spark.streaming.backpressure.enabled,该参数会自动调优读取速率。但是如果设置了spark.streaming.receiver.maxRate 或 spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition,那么最后到底接收多少数据取决于三者的最小值

  • 消费kafka时,读取消息报错:OffsetOutOfRangeException

    • 原因:读取的offsetRange超出了Kafka的消息范围,如果是小于也就是kafka保存的消息已经被处理掉了(log.retention.hours)。或者超出Kafka现有的offset

    • 解决方法:在读取offset时先进行校正,拿到offset的earliestOffset 和lastestOffset

  • Kafka抖动导致No leader found

    • kafka变更或者其他原因导致

    • 解决方法:设置 spark.streaming.kafka.maxRetries 大于1

未完待续。
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