大家好，我是不温卜火，是一名计算机学院大数据专业大二的学生，昵称来源于成语—不温不火，本意是希望自己性情温和。作为一名互联网行业的小白，博主写博客一方面是为了记录自己的学习过程，另一方面是总结自己所犯的错误希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。但由于水平有限，博客中难免会有一些错误出现，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！暂时只有csdn这一个平台，博客主页：https://buwenbuhuo.blog.csdn.net/

  本片博文为大家带来的是Spark 出现的问题及其解决方案。

目录

• 1. 控制reduce端缓冲大小以避免OOM
• 2. JVM GC导致的shuffle文件拉取失败
• 3. 解决各种序列化导致的报错
• 4. 解决算子函数返回NULL导致的问题
• 5. 解决YARN-CLIENT模式导致的网卡流量激增问题
• 6. 解决YARN-CLUSTER模式的 JVM栈 内存溢出无法执行问题
• 7. 解决 SparkSQL 导致的 JVM 栈内存溢出
• 8. 持久化与checkpoint的使用

1. 控制reduce端缓冲大小以避免OOM

在Shuffle过程，reduce端task并不是等到map端task将其数据全部写入磁盘后再去拉取，而是map端写一点数据，reduce端task就会拉取一小部分数据，然后立即进行后面的聚合、算子函数的使用等操作。

reduce端task能够拉取多少数据，由reduce拉取数据的缓冲区buffer来决定，因为拉取过来的数据都是先放在buffer中，然后再进行后续的处理，buffer的默认大小为48MB。

reduce端task会一边拉取一边计算，不一定每次都会拉满48MB的数据，可能大多数时候拉取一部分数据就处理掉了。

虽然说增大reduce端缓冲区大小可以减少拉取次数，提升Shuffle性能，但是有时map端的数据量非常大，写出的速度非常快，此时reduce端的所有task在拉取的时候，有可能全部达到自己缓冲的最大极限值，即48MB，此时，再加上reduce端执行的聚合函数的代码，可能会创建大量的对象，这可难会导致内存溢出，即OOM。

如果一旦出现reduce端内存溢出的问题，我们可以考虑减小reduce端拉取数据缓冲区的大小，例如减少为12MB。

在实际生产环境中是出现过这种问题的，这是典型的以性能换执行的原理。reduce端拉取数据的缓冲区减小，不容易导致OOM，但是相应的，reudce端的拉取次数增加，造成更多的网络传输开销，造成性能的下降。

注意，要保证任务能够运行，再考虑性能的优化。

2. JVM GC导致的shuffle文件拉取失败

在Spark作业中，有时会出现shuffle file not found的错误，这是非常常见的一个报错，有时出现这种错误以后，选择重新执行一遍，就不再报出这种错误。

出现上述问题可能的原因是Shuffle操作中，后面stage的task想要去上一个stage的task``所在的Executor拉取数据，结果对方正在执行GC，执行GC会导致Executor内所有的工作现场全部停止，比如BlockManager、基于netty的网络通信等，这就会导致后面的task拉取数据拉取了半天都没有拉取到，就会报出shuffle file not found的错误，而第二次再次执行就不会再出现这种错误。

可以通过调整reduce端拉取数据重试次数和reduce端拉取数据时间间隔这两个参数来对Shuffle性能进行调整，增大参数值，使得reduce端拉取数据的重试次数增加，并且每次失败后等待的时间间隔加长。

val conf = new SparkConf()
  .set("spark.shuffle.io.maxRetries", "60")
  .set("spark.shuffle.io.retryWait", "60s")

3. 解决各种序列化导致的报错

当 Spark 作业在运行过程中报错，而且报错信息中含有Serializable等类似词汇，那么可能是序列化问题导致的报错。

序列化问题要注意以下三点：

1. 作为RDD的元素类型的自定义类，必须是可以序列化的；
2. 算子函数里可以使用的外部的自定义变量，必须是可以序列化的；
3. 不可以在RDD的元素类型、算子函数里使用第三方的不支持序列化的类型，例如Connection。

4. 解决算子函数返回NULL导致的问题

在一些算子函数里，需要我们有一个返回值，但是在一些情况下我们不希望有返回值，此时我们如果直接返回NULL，会报错，例如Scala.Math(NULL)异常。

如果你遇到某些情况，不希望有返回值，那么可以通过下述方式解决：

1. 返回特殊值，不返回NULL，例如“-1”；
2. 在通过算子获取到了一个RDD之后，可以对这个RDD执行filter``操作，进行数据过滤，将数值为-1的数据给过滤掉；
3. 在使用完filter算子后，继续调用coalesce算子进行优化。

5. 解决YARN-CLIENT模式导致的网卡流量激增问题

在 YARN-client 模式下，Driver 启动在本地机器上，而 Driver 负责所有的任务调度，需要与 YARN 集群上的多个 Executor 进行频繁的通信。

假设有100个Executor， 1000个task，那么每个Executor分配到10个task，之后，Driver要频繁地跟Executor上运行的1000个task进行通信，通信数据非常多，并且通信品类特别高。这就导致有可能在Spark任务运行过程中，由于频繁大量的网络通讯，本地机器的网卡流量会激增。

注意，YARN-client模式只会在测试环境中使用，而之所以使用YARN-client模式，是由于可以看到详细全面的log信息，通过查看log，可以锁定程序中存在的问题，避免在生产环境下发生故障。
在生产环境下，使用的一定是YARN-cluster模式。在YARN-cluster模式下，就不会造成本地机器网卡流量激增问题，如果YARN-cluster模式下存在网络通信的问题，需要运维团队进行解决。

6. 解决YARN-CLUSTER模式的 JVM栈 内存溢出无法执行问题

当 Spark 作业中包含 SparkSQL 的内容时，可能会碰到YARN-client模式下可以运行，但是YARN-cluster模式下无法提交运行（报出OOM错误）的情况。

YARN-client 模式下，Driver 是运行在本地机器上的，Spark 使用的 JVM 的 PermGen 的配置，是本地机器上的spark-class文件，JVM 永久代的大小是128MB，这个是没有问题的，但是在 YARN-cluster 模式下，Driver运行在YARN集群的某个节点上，使用的是没有经过配置的默认设置，PermGen永久代大小为82MB。

SparkSQL的内部要进行很复杂的SQL的语义解析、语法树转换等等，非常复杂，如果sql语句本身就非常复杂，那么很有可能会导致性能的损耗和内存的占用，特别是对PermGen的占用会比较大。

所以，此时如果PermGen的占用好过了82MB，但是又小于128MB，就会出现YARN-client模式下可以运行，YARN-cluster模式下无法运行的情况。

解决上述问题的方法时增加PermGen的容量，需要在spark-submit脚本中对相关参数进行设置，

--conf spark.driver.extraJavaOptions="-XX:PermSize=128M -XX:MaxPermSize=256M"

通过上述方法就设置了Driver永久代的大小，默认为128MB，最大256MB，这样就可以避免上面所说的问题。

7. 解决 SparkSQL 导致的 JVM 栈内存溢出

当SparkSQL的sql语句有成百上千的or关键字时，就可能会出现Driver端的JVM栈内存溢出。

JVM栈内存溢出基本上就是由于调用的方法层级过多，产生了大量的，非常深的，超出了 JVM 栈深度限制的递归。（我们猜测SparkSQL有大量or语句的时候，在解析SQL时，例如转换为语法树或者进行执行计划的生成的时候，对于or的处理是递归，or非常多时，会发生大量的递归）

此时，建议将一条sql语句拆分为多条sql语句来执行，每条sql语句尽量保证100个以内的子句。根据实际的生产环境试验，一条sql语句的or关键字控制在100个以内，通常不会导致JVM栈内存溢出

8. 持久化与checkpoint的使用

Spark持久化在大部分情况下是没有问题的，但是有时数据可能会丢失，如果数据一旦丢失，就需要对丢失的数据重新进行计算，计算完后再缓存和使用，为了避免数据的丢失，可以选择对这个RDD进行checkpoint，也就是将数据持久化一份到容错的文件系统上（比如HDFS）。

一个RDD缓存并checkpoint后，如果一旦发现缓存丢失，就会优先查看checkpoint数据存不存在，如果有，就会使用checkpoint数据，而不用重新计算。也即是说，checkpoint可以视为cache的保障机制，如果cache失败，就使用checkpoint的数据。

使用checkpoint的优点在于提高了Spark作业的可靠性，一旦缓存出现问题，不需要重新计算数据，缺点在于，checkpoint时需要将数据写入HDFS等文件系统，对性能的消耗较大。

  本次的分享就到这里了,

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