背景


近期在研究使用java api的方式来调用Spark程序,通过句柄的方式来完成监控Job运行状态、及时杀死Job等功能。官方文档直接指出使用Java/Scala创建Job的方式——利用SparkLauncher类。
环境:Hadoop2.6;Spark 1.6

SparkLauncher类概览


该类通过主要包含一些设置Spark Job参数相关的成员变量与函数,另外,还包括启动Spark Job的两个函数(launch()和startApplication())。

其中,launch()函数只是简单拼接spark-submit命令,并以子进程的方式启动;startApplication()通过将命令提交给ChildProcAppHandle,通过其创建Launch Server与Driver中Launch Backend之间的连接,返回的ChildProcAppHandle可以实现用户与程序之间实时交互的效果。

ChildProcAppHandle类可以对提交后的job有一些交互式操作,如获取JobIb(Application****)、获取Job运行状态、杀死Job等。

综上,可以创建一个SparkLauncher,配置Spark参数,通过startApplication()的方式提交Job,然后监控获得作业的运行状态(State)。

 SparkLauncher launcher = new SparkLauncher();
launcher.setAppName(appName);
launcher.setMaster("yarn-cluster");
// launcher.setMaster("local");
launcher.setAppResource("wordcount.jar");
launcher.setMainClass("WordCount");
launcher.setConf(SparkLauncher.DRIVER_MEMORY, "2g");
launcher.setConf(SparkLauncher.EXECUTOR_MEMORY, "2g");
launcher.setConf(SparkLauncher.EXECUTOR_CORES, "3");
//jar包路径为在整个文件系统中的路径。
launcher.addAppArgs(new String[]{"",""});//SparkApp Main args
launcher.setVerbose(true); SparkAppHandle handle = launcher.startApplication(); while(handle.getState() != SparkAppHandle.State.FINISHED) {
Thread.sleep(1000L);
System.out.println("applicationId is: "+ handle.getAppId());
System.out.println("current state: "+ handle.getState());
// handle.stop();
}

实践过程中遇到问题


在实践时,由于SparkAppHandle中State有如下枚举值:

想当然认为JOB运行成功状态就是FINISHED,失败会是FAILED。运行一个确实能成功运行的Job的确没有出现问题,跟预期一样。但是,在运行一个输出路径在HDFS上已存在的JOB时,后台得到的State并不是一开始想当然的FAILED,而同样是FINISHED。于是各种查,终于在GITHUB上找到链接,原来这个问题在Spark2.0中已经修复,在1.6中是已存在的bug。

细看代码yarn/src/main/scala/org/apache/spark/deploy/yarn/Client.scala,进行对比。

Spark 1.6

Spark 2.0

很明显,Spark 2.0中对FINISHED的状态进行了细分,让Yarn将更准确的State状态信息传回。

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