spark java.lang.StackOverflowError

问题描述

在工作中使用spark的一个主要内容就是从多个路径下搜集数据并进行处理。常用的代码大致如下:

在readData方法中调用SparkContext的sequenceFile方法读取文件创建RDD集合。而后调用RDD的reduce和union(即“++”)方法将多个RDD集合进行合并。

这里的代码通常是不会报错的。但是执行合并后的RDD集合的Action算子(这里是collect方法)的时候偶尔会遇到StackOverflowError。异常信息如下:

从异常信息上来看,是在使用java.io.ObjectInputStream执行序列化的时候出现了递归或者死循环,因为栈空间不足导致的这个问题。

继续跟踪调试,发现主要是因为处理的文件过多导致的——一般处理的文件数量超过450(大致数值)以后就会遇到这个问题。查了一些资料,了解到根本原因是RDD Lineage过长:代码中每执行一次RDD.union操作就会增加一次RDD Lineage的步长。

解决问题

现在根据问题的特征和根源,找到的解决思路大致上有这么几个:

  1. 增加执行时的栈空间;
  2. 避免一次处理过多文件;
  3. 定期削减RDD Lineage的长度;
  4. 避免创建太长的Lineage。

接下来逐个解释下上面的思路。

增加栈空间

从异常信息中可以看到StatckOverflowError是在Executor中抛出的,所以要调整Executor栈空间,可以在job提交参数中添加如下内容:

这项配置将Executor的栈空间设置为80M。

然后我们测试一下,测试目标是一次处理720个文件。执行结果OK。

再次测试,仍然是80M栈空间,目标一次处理4320个文件。仍然能执行成功。

可知这个方案在一定程度上是可行的,至少可以用来做任务优化。

避免一次处理过多的文件

这个思路是最简单的:既然一次处理太多文件会报错,那么就分成多个批次来处理好了。

调整后的代码如下:

这种方式肯定是可行的,但是用起来多少有点儿麻烦:需要将中间结果集临时存储起来而后再一起使用。中间结果集要是比较小的话还好说,一个变量就足够了;中间结果集要是太大了就得先保存到HDFS上,而后再做二次处理。

削减RDD Lineage的长度

既然问题是因为RDD Lineage长度过长导致的,那么就需要在RDD Lineage变得太长之前,将之削减掉一部分。做法是对合并出的RDD结果集定期做checkpoint,并随意执行一个Action算子。

代码如下:

我一度依赖过这个方案。但是这个方案有一个很大的缺点:就是执行效率太低——比上一种方案效率还低,可以说是执行时间最慢的一种方式了。checkpoint操作实际上是将每个rdd都存储到了硬盘上,其效率可想而知。

避免创建太长的Lineage

前面说的第二种方式也可以说是这种思路的实现。对这个问题来说,推荐得比较多的还是使用SparkContext.union方法来替换RDD.union方法。代码大致如下:

这个方式也是我最初寄望最多的一个方案。

本来希望能通过这个方案一劳永逸地解决这个问题。可是在测试的时候遇到了些问题:这个方案也不能处理路径太多(800个以上)的问题,但是也没有立即报错,而是阻塞住了。执行两三个小时后提示任务执行失败。在日志中可以找到如下错误提示:

对于这个错误提示我目前并无头绪,只能先抛出来给大家看一下。以后如果有进展再继续补充。

就这样。

参考文档:

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仅有1条评论 发表评论

  1. 张子阳 /

    不错,我最近也在处理这个问题

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