Hortonworks 中有关纱线的字数示例失败

Posted 2023-02-16

【中文标题】Hortonworks 中有关纱线的字数示例失败

【英文标题】：Wordcount example on yarn in Hortonworks failing

【发布时间】：2015-02-28 16:06:49

【问题描述】：

我有带有 Hadoop 2.2.0 的 Hortonworks Sandbox，并在沙箱上安装了 Apache-spark 技术预览版。

虽然我可以在本地模式下运行 Spark Java 示例，但我无法在 yarn-client 模式下运行 Java 示例。

以下是我用于执行的步骤：

在 Eclipse IDE 中，我创建了一个 Java 项目，并在 src 目录下创建了一个文件 JavaWordCount，代码取自 Apache spark 附带的示例示例。

然后我使用 Eclipse->export ->作为 jar 创建了 jar，并将该 jar 文件保存在我的本地系统中。

然后在终端上我进入 spark 主目录并给出以下命令：

[train@sandbox spark-1.2.0.2.2.0.0-82-bin-2.6.0.2.2.0.0-2041]$ b**in/spark-submit --class JavaWordCount --master yarn-client  --num-executors 1 --driver-memory 512m  --executor-memory 512m --executor-cores 1    /home/train/Desktop/sparkwc3.jar /README.md /out1

我的文件在 hdfs 上的位置。

我收到以下错误：

15/02/28 11:04:02 ERROR cluster.YarnClientClusterScheduler: Lost executor 2 on sandbox.hortonworks.com: remote Akka client disassociated
15/02/28 11:04:02 INFO scheduler.TaskSetManager: Re-queueing tasks for 2 from TaskSet 0.0
15/02/28 11:04:02 WARN scheduler.TaskSetManager: Lost task 0.3 in stage 0.0 (TID 3, sandbox.hortonworks.com): ExecutorLostFailure (executor 2 lost)
15/02/28 11:04:02 ERROR scheduler.TaskSetManager: Task 0 in stage 0.0 failed 4 times; aborting job
15/02/28 11:04:02 INFO cluster.YarnClientClusterScheduler: Removed TaskSet 0.0, whose tasks have all completed, from pool 
15/02/28 11:04:02 ERROR cluster.YarnClientSchedulerBackend: Asked to remove non-existent executor 2
15/02/28 11:04:02 WARN remote.ReliableDeliverySupervisor: Association with remote system [akka.tcp://[e-mail]:34111] has failed, address is now gated for [5000] ms. Reason is: [Disassociated].
15/02/28 11:04:02 INFO cluster.YarnClientClusterScheduler: Cancelling stage 0
15/02/28 11:04:02 INFO scheduler.DAGScheduler: Job 0 failed: collect at JavaWordCount.java:68, took 20.451136 s
Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 0.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 0.3 in stage 0.0 (TID 3, sandbox.hortonworks.com): ExecutorLostFailure (executor 2 lost)
Driver stacktrace:
at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.org$apache$spark$scheduler$DAGScheduler$$failJobAndIndependentStages(DAGScheduler.scala:1214)
at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$abortStage$1.apply(DAGScheduler.scala:1203)
at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$abortStage$1.apply(DAGScheduler.scala:1202)
at scala.collection.mutable.ResizableArray$class.foreach(ResizableArray.scala:59)
at scala.collection.mutable.ArrayBuffer.foreach(ArrayBuffer.scala:47)
at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.abortStage(DAGScheduler.scala:1202)
at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$handleTaskSetFailed$1.apply(DAGScheduler.scala:696)
at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$handleTaskSetFailed$1.apply(DAGScheduler.scala:696)
at scala.Option.foreach(Option.scala:236)
at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.handleTaskSetFailed(DAGScheduler.scala:696)
at org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessActor$$anonfun$receive$2.applyOrElse(DAGScheduler.scala:1420)
at akka.actor.Actor$class.aroundReceive(Actor.scala:465)
at org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessActor.aroundReceive(DAGScheduler.scala:1375)
at akka.actor.ActorCell.receiveMessage(ActorCell.scala:516)
at akka.actor.ActorCell.invoke(ActorCell.scala:487)
at akka.dispatch.Mailbox.processMailbox(Mailbox.scala:238)
at akka.dispatch.Mailbox.run(Mailbox.scala:220)
at akka.dispatch.ForkJoinExecutorConfigurator$AkkaForkJoinTask.exec(AbstractDispatcher.scala:393)
at scala.concurrent.forkjoin.ForkJoinTask.doExec(ForkJoinTask.java:260)
at scala.concurrent.forkjoin.ForkJoinPool$WorkQueue.runTask(ForkJoinPool.java:1339)
at scala.concurrent.forkjoin.ForkJoinPool.runWorker(ForkJoinPool.java:1979)
at scala.concurrent.forkjoin.ForkJoinWorkerThread.run(ForkJoinWorkerThread.java:107)
[train@sandbox spark-1.2.0.2.2.0.0-82-bin-2.6.0.2.2.0.0-2041]$ 

【问题讨论】：

Wondeful stracktrace...我们不都喜欢这样的 stacktraces 吗？框架层太多... :-(

【参考方案1】：

可能执行器崩溃了。 Spark 网站上的这个页面，http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html 讨论了如何查看各种日志以希望找到问题。您也可以试验讨论的调用标志和属性。

例如，如果省略 --driver-memory 512m --executor-memory 512m --executor-cores 1 标志会发生什么？

最后，输入的路径是否存在于 HDFS 中，您是否具有读取权限？您是否拥有/ 的写入权限，因此您可以创建/out1？ （但是这些不应该导致这个错误......）

【讨论】：

谢谢@Dean。HDFS 的权限很好。当我不带参数运行时，这是我得到的错误：`15/02/28 22:34:03 WARN cluster.YarnClientClusterScheduler: Initial job has不接受任何资源；检查您的集群 UI 以确保工作人员已注册并有足够的内存

您可以浏览 Cloudera 论坛，因为它们支持 Spark。我与 YARN 合作的时间不够多，无法提供更多建议。