spark 2.X 疑难问题汇总

当前spark任务都是运行在yarn上，所以不用启动长进程worker，也没有master的HA问题，所以主要的问题在任务执行层面。

作业故障分类
故障主要分为版本，内存和权限三方面。
- 各种版本不一致
- 各种内存溢出
- 其他问题

版本不一致
1）java版本不一致
报错：java.lang.UnsupportedClassVersionError: com/immomo/recommend/RedisDao: Unsupported major.minor version 52.0
处理：该问题一般是spark的java版本与作业编译的java版本不一致，建议将本地java版本改为与spark一致的版本（目前集群是1.7.0_71）。
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2）scala版本不一致
报错：

java.lang.NoSuchMethodError: scala.reflect.api.JavaUniverse.runtimeMirror(Ljava/lang/ClassLoader;)Lscala/reflect/api/
JavaMirrors JavaMirror;
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处理：该报错就是本地使用的scala版本与集群的不一致，建议把本地scala版本替换为集群版本scala 2.11.8
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3） 本地jar包跟hdfs远程的不一致
报错：
local class incompatible: stream classdesc serialVersionID = -6965587383804958479374, local class serialVersionID = -2231952633394736947

4） spark版本不一致
报错：
Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.spark.SparkContext.assertNotStopped()at org.apache.spark.sql.SparkSession.<init>(SparkSession.scala:80)
处理：检查bash和spark-env.sh中的SPARK_HOME，看是不是目标版本，如果不是就修改。这个问题在spark新老版本迁移中可能出现。

5) hive metastore与spark的编译hive版本不一致（spark sql 插入语句失败）
报错：
Caused by: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: Unable to alter table. Invalid method name: 'alter_table_with_cascade'
Caused by: org.apache.thrift.TApplicationException: Invalid method name: 'alter_table_with_cascade'
解决方法：任务启动加参数 –conf spark.sql.hive.metastore.version=”0.14.0” –conf spark.sql.hive.metastore.jars=maven
在hdfs上创建文件，并在SPARK_HOME/conf/hive-site.xml设置对应参数：hive.exec.stagingdir值为/tmp/hive/spark-${user.name}

该参数权限设置为777
这个maven涉及包有~/.m2 ~/.ivy2的jar文件
参考：https://discourse.looker.com/t/fixing-spark-default-metastore-and-hive-metastore-mismatch-issues-prior-to-looker-3-44/2123

内存问题
1）GC开销超过限制
报错：
java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded at scala.collection.immutable.HashMap.scala.collection.immutable.HashMap makeHashTrieMap(HashMap.scala:175)
处理：分为两个角度，一是是检查代码，减少不必要的冗余，重用的RDD要序列化缓存，减少shuffle数据，加大并行度；二从参数配置看，加大executor内存，增加shuffle buffer缓存，但有时候也因为job写的太低效而出现无效。

2）空指针异常
报错：
java.lang.NullPointerException at com.immomo.recommend.recommend_molive anonfun 1.apply(recommend_molive.scala:83)
处理：该问题一般是代码中的，检查数组，对象内容是否可能为空；尤其是表数据，能有字段的值为null，但没有处理null，出现这个错误。

3）kyro 缓存溢出
报错：
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space at com.esotericsoftware.kryo.io.Output.require(Output.java:168)
处理：该报错堆栈可以看到是kyro请求空间，结果不够出现溢出，因为kyro序列化器能序列化的单个对象最大限制为spark.kryoserializer.buffer.max定义，这个值最大为2g。所以建议优先检查代码中的大对象，想办法裁剪对象大小，如果不行再考虑增大spark.kryoserializer.buffer.max数值。

4）driver端数据溢出
报错：
Job aborted due to stage failure: Total size of serialized results of 334502 tasks (1024.0 MB) is bigger than spark.driver.maxResultSize (1024.0 MB)
处理：对于collect和一些操作，driver会接收各task执行后的数据，spark.driver.maxResultSize参数控制接收数据大小，建议先检查代码，避免或减少take，collect操作，如果不成功再考虑增大该参数。

5）container内存不足被kill
报错：
Job aborted due to stage failure ExecutorLostFailure (executor 2101 exited caused by one of the running tasks) Reason: Container marked as failed: container_1491814332016_46280_01_009179 on host
处理：1、增大分区数，使用 set spark.sql.shuffle.partitions=1000(或更大)
2、调整代码，减少数据读取量

5）单个分区数据空间超过2G
报错：
java.lang.IllegalArgumentException: Size exceeds Integer.MAX_VALUE
at sun.nio.ch.FileChannelImpl.map(FileChannelImpl.java:828)
at org.apache.spark.storage.DiskStore$$anonfun$getBytes$2.apply(DiskStore.scala:103) at org.apache.spark.storage.DiskStore$$anonfun$getBytes$2.apply(DiskStore.scala:91)
at org.apache.spark.util.Utils$.tryWithSafeFinally(Utils.scala:1307)
at org.apache.spark.storage.DiskStore.getBytes(DiskStore.scala:105)
at org.apache.spark.storage.BlockManager.org$apache$spark$storage$BlockManager$$doGetLocalBytes(BlockManager.scala:496) at org.apache.spark.storage.BlockManager$$anonfun$getLocalBytes$2.apply(BlockManager.scala:474)
at org.apache.spark.storage.BlockManager$$anonfun$getLocalBytes$2.apply(BlockManager.scala:474)
at scala.Option.map(Option.scala:146)
处理：该问题是分区数据存储的时候出现报错，因为单个分区上限是2G，超过该限制则报错，解决方法是调大分区，使用repartition或对含有shuffle算子指定一个大分区即可。

不仅如此，shuffle 过程fetch block的最大size也是2G。此外还有多项与2G有关的limitation需要注意

其他问题
1）代码不规范
报错：
org.apache.spark.SparkException: This RDD lacks a SparkContext. It could happen in the following cases:
(1) RDD transformations and actions are NOT invoked by the driver, but inside of other transformations; for example, rdd1.map(x => rdd2.values.count() * x) is invalid because the values transformation and count action cannot be performed inside of the rdd1.map transformation. For more information, see SPARK-5063.
处理：这个报错是因为RDD的transformation中嵌套transformation或action，导致计算失败，可以先从报错那一行找到嵌套的trans或action操作，把这个操作拿出来运算。

2）磁盘临时文件空间不足
报错：
java.io.IOException: No space left on device
处理：在shuffle过程中，中间文件都放在/tmp目录，当shuffle文件达到磁盘空间上限，就报错。解决方法可以增大executor个数，分担压力，如果仍不可以的话就联系平台同学配置spark-default.conf中设置spark.local.dir（默认是/tmp）为磁盘空间足够的目录即可解决。在yarn模式则配置LOCAL_DIRS。

3）文件没有访问权限
报错：
Caused by: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.security.AccessControlException): Permission denied: user=dm, access=EXECUTE, inode="/user/hadoop/.sparkStaging/application_1480755301936_1884":hadoop:supergroup:drwx------
处理：查看这个job是什么用户执行，要确定任务执行的权限，一般是使用其他组件调用，导致执行用户变化，导致没有文件权限。

4）yarn cluster模式使用SQL找不到表
报错：
org.apache.spark.sql.AnalysisException: Table or view not found:
at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.package$AnalysisErrorAt.failAnalysis(package.scala:42)
at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.Analyzer$ResolveRelations$.getTable(Analyzer.scala:306)
处理： 在提交代码参数中增加 –files */hive-site.xml，参数，表示提交代码时提交hive相关配置信息。

5) 参数提交顺序不当，导致job不能提交到yarn
有同学submit任务参数顺序不当，导致参数没有传递成功，一般–class参数放后面，–master –conf之类参数在前面

6) 系统存在多版本python情况下执行bin/pyspark报错
报错：
`pyenv: python2.7: command not found

The python2.7' command exists in these Python versions:
2.7.7
2.7.8
处理：手动指定使用的python版本，如执行: pyenv shell 2.7.8

7) jdbc连接hiveserver2出错
报错：
ExecuteStatement failed: out of sequence response 或者Read a negative frame size (-2147418110)!
处理方法：参考HIVE-10410的patch

8）使用spark集群模式，报表找不到(用户错位，导致权限报错)
报错：
pyspark.sql.utils.AnalysisException: u'Table or view not found:online.ml_molive_user_anchor_attr; line 1 pos 33'
处理方法：–files /opt/spark2/conf/hive-site.xml

9) 使用spark sql查询报错文件找不到
报错：
java.io.IOException not a file: hdfs:// **** java.sql.SQLException
处理：设置参数即可，SET mapred.input.dir.recursive=true; SET hive.mapred.supports.subdirectories=true;

10) 账户拆分，导致执行spark sql没权限
报错：
`py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o205.sql.
java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: java.io.IOException: Permission denied
…….
Caused by: java.io.IOException: Permission denied
at java.io.UnixFileSystem.createFileExclusively(Native Method)
at java.io.File.createNewFile(File.java:1006)
at java.io.File.createTempFile(File.java:1989)
at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.createTempFile(SessionState.java:818)
at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.start(SessionState.java:513)`
解决方法：查询得知是参数hive.exec.local.scratchdir对应的路径没有权限，刷权限后解决。
11) Container marked as failed
问题：

scheduler.TaskSetManager: Lost task 53.0 in stage 2.2 (TID 440, bigdata38.webmedia.int): ExecutorLostFailure (executor 9 exited caused by one of the running tasks) Reason: Container marked as failed: container_e50_1490337980512_0006_01_000010 on host: bigdata38.webmedia.int. Exit status: 143. Diagnostics: Container killed on request. Exit code is 143

ERROR CoarseGrainedExecutorBackend: RECEIVED SIGNAL TERM

org.apache.spark.rpc.RpcTimeoutException: Futures timed out after [20 seconds]. This timeout is controlled by spark.executor.heartbeatInterval
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（以上是分析不同进程日志汇总得到）

问题原因：虽然以上报错不能直接看出原因，但大概率与内存相关，因为作业内存不足，导致GC，GC可能导致executor与AM通信超时，故AM认为executor挂了，会发停止的signal。
解决：1、增加硬件资源 2、增大作业并发度，加大executor通信超时时间spark.executor.heartbeatInterval

12）java.lang.NoSuchMethodError: javax.ws.rs.core.Application.getProperties()Ljava/util/Map;
复现过程：spark 2.2.1 运行SparkThriftserver，点击查看executor后没有数据信息。
报错：

第一次点击查看exevutor页面报如下错误：
java.lang.NoSuchMethodError: javax.ws.rs.core.Application.getProperties()Ljava/util/Map;
at org.glassfish.jersey.server.ApplicationHandler.<init>(ApplicationHandler.java:331)
at org.glassfish.jersey.servlet.WebComponent.<init>(WebComponent.java:392)
at org.glassfish.jersey.servlet.ServletContainer.init(ServletContainer.java:177)
at org.glassfish.jersey.servlet.ServletContainer.init(ServletContainer.java:369)
at javax.servlet.GenericServlet.init(GenericServlet.java:244)
at org.spark_project.jetty.servlet.ServletHolder.initServlet(ServletHolder.java:640)
at org.spark_project.jetty.servlet.ServletHolder.getServlet(ServletHolder.java:496)
at org.spark_project.jetty.servlet.ServletHolder.ensureInstance(ServletHolder.java:788)
at org.spark_project.jetty.servlet.ServletHolder.prepare(ServletHolder.java:773)
at org.spark_project.jetty.servlet.ServletHandler.doHandle(ServletHandler.java:578)
at org.spark_project.jetty.server.handler.ContextHandler.doHandle(ContextHandler.java:1180)
at org.spark_project.jetty.servlet.ServletHandler.doScope(ServletHandler.java:511)
at org.spark_project.jetty.server.handler.ContextHandler.doScope(ContextHandler.java:1112)
at org.spark_project.jetty.server.handler.ScopedHandler.handle(ScopedHandler.java:141)
at org.spark_project.jetty.server.handler.gzip.GzipHandler.handle(GzipHandler.java:461)
at org.spark_project.jetty.server.handler.ContextHandlerCollection.handle(ContextHandlerCollection.java:213)
at org.spark_project.jetty.server.handler.HandlerWrapper.handle(HandlerWrapper.java:134)
at org.spark_project.jetty.server.Server.handle(Server.java:524)
.....

第二次点击查看executor的tab
17/12/04 12:48:36 WARN ServletHandler: /api/v1/applications/application_1511942712793_0065/allexecutors
java.lang.NullPointerException
at org.glassfish.jersey.servlet.ServletContainer.service(ServletContainer.java:388)
at org.glassfish.jersey.servlet.ServletContainer.service(ServletContainer.java:341)
at org.glassfish.jersey.servlet.ServletContainer.service(ServletContainer.java:228)
at org.spark_project.jetty.servlet.ServletHolder.handle(ServletHolder.java:845)
at org.spark_project.jetty.servlet.ServletHandlerCachedChain.doFilter(ServletHandler.java:1689)
at org.apache.hadoop.yarn.server.webproxy.amfilter.AmIpFilter.doFilter(AmIpFilter.java:159)
at org.spark_project.jetty.servlet.ServletHandlerCachedChain.doFilter(ServletHandler.java:1676)
at org.spark_project.jetty.servlet.ServletHandler.doHandle(ServletHandler.java:581)
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解决方法：报错是因为 Application#getProperties() 方法属于JAX-RS 2协议（javax.ws.rs-api-2.0.1.jar），而不是JAX-RS 1（jsr311-api.jar），所以项目中可能jar包版本冲突导致。
于是查找$SPARK_HOME/jars下的包，把jsr311-api-1.1.1.jar删掉就解决以上问题。

(以上均为工作中遇见过的问题，分享出来，后面持续更新…)

参考：
spark 2.x yarn errors and some solution

13） spark因为输入小文件过多导致task数目很大，作业效率下降。

使用 newAPIHadoopFile API完成数据输入，选择org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.CombineTextInputFormat类可以将多个小文件合并生成一个Split（一个split对应一个patition，一个partition对应一个task），从而减小task数目

参考：spark输入小文件合并

14)Spark 读取Hbase 映射到Hive中的外部表报
报错：

1）java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySim
java.lang.NoSuchMethodError:
2）org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe.initSerdeParams(Lorg/apache/hadoop/conf/Configuration;Ljava/util/Properties;Ljava/lang/String;)Lorg/apache/hadoop/hive/serde2/lazy/LazySimpleSerDe$SerDeParameters;
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spark执行hive引入的hbase外部表，需要在spark的jars中加入hbase相关的包，除了包含hbase*的包，还需要htrace-core-2.04.jar、hive-serde-*.jar

加入进入后还要引入hbase-site.xml到$SPARK_HOME/conf中
参考：spark sql读hbase数据
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作者：xwc35047
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/xwc35047/article/details/53933265
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