火花：java.io.IOException：设备上没有剩余空间[再次！]

Posted 2023-02-14

【中文标题】火花：java.io.IOException：设备上没有剩余空间[再次！]

【英文标题】：spark: java.io.IOException: No space left on device [again!]

【发布时间】：2017-12-06 21:05:45

【问题描述】：

在sparklyr 中运行一个简单查询后，我得到了java.io.IOException: No space left on device。我使用Spark (2.1.1) 和Sparklyr 的最新版本

df_new <-spark_read_parquet(sc, "/mypath/parquet_*", name = "df_new", memory = FALSE)

myquery <- df_new %>% group_by(text) %>% summarize(mycount = n()) %>% 
  arrange(desc(mycount)) %>% head(10)

#this FAILS
get_result <- collect(myquery)

我都设置了

spark.local.dir <- "/mypath/" spark.worker.dir <- "/mypath/"

正常使用

config <- spark_config()

config$`spark.executor.memory` <- "100GB"
config$`spark.executor.cores` <- "3"
config$`spark.local.dir` <- "/mypath/"
config$`spark.worker.dir` <- "mypath/"
config$`spark.cores.max`<- "2000"
config$`spark.default.parallelism`<- "4"
config$`spark.total-executor-cores`<- "80"
config$`sparklyr.shell.driver-memory` <- "100G"
config$`sparklyr.shell.executor-memory` <- "100G"
config$`spark.yarn.executor.memoryOverhead` <- "100G"
config$`sparklyr.shell.num-executors` <- "90"
config$`spark.memory.fraction` <- "0.2"

  Sys.setenv(SPARK_HOME="mysparkpath")
  sc <- spark_connect(master = "spark://mynode", config = config)

mypath 的磁盘空间超过 5TB（我可以在Environment 选项卡中看到这些选项）。我在Pyspark 中尝试了类似的命令，但以同样的方式失败（同样的错误）。

通过查看Spark 中的Stages 选项卡，我发现当shuffle write 大约为60 GB 时会发生错误。 （输入大约是200GB）。考虑到我有足够的可用空间，这令人费解。我已经看过其他 SO 解决方案了......

集群作业用magpie启动 https://github.com/LLNL/magpie/blob/master/submission-scripts/script-sbatch-srun/magpie.sbatch-srun-spark

每次我启动 Spark 作业时，我都会在我的 /mypath 文件夹中看到一个名为 spark-abcd-random_numbers 的目录。但是那里的文件非常小（远不及 60GB 随机写入）

大约有 40 个镶木地板文件。每个都是 700K（原始 csv 文件为 100GB）它们本质上包含字符串。 集群有 10 个节点，每个节点有 120GB RAM 和 20 个内核。

这里有什么问题？ 谢谢！！

【问题讨论】：

您能否提供您正在使用的 spark 命令来显示什么是主模式和部署模式。这对您的情况很有帮助

我正在寻找您发出的spark-submit 命令，但我看到您正在使用其他方法来启动您的应用程序。所以问题变成了：你是如何设置spark.local.dir 和spark.worker.dir 属性的？您可以访问集群的 spark 配置文件吗？

您可以在作业运行时使用手表“df -u”检查哪个磁盘已满？是根卷吗？然后我会检查什么样的文件正在填充它

@Noobie，关键是要找出哪个磁盘已满以及原因。 watch 命令通常会每隔一段时间执行一次子命令（默认每 2 秒一次，你可以控制它...）

@Noobie，我唯一的想法 - 也许你正在使用 sparkR shell 或其他东西（？我没有使用它）并且你把你的应用程序放在这个 shell 中，所以真正有效的是配置 shell 而不是你提供的 spark 配置...你已经得到了重启机器的建议，但是如果你有 spark-slave 进程（CoarseGrained 的东西，尝试用 ps -ef 查找） - 你可以先重启它.我们已经讨论过 dir - 您使用的是 spark 本地上下文吗？它是您唯一使用的机器吗？

【参考方案1】：

我以前多次遇到过这个问题。背后的原因是临时文件。大多数服务器都有一个非常小的/tmp/ 分区，这是 spark 的默认临时目录。 通常，我曾经通过在spark-submit 命令中设置如下来更改它：

$spark-submit --master local[*] --conf "spark.driver.extraJavaOptions=-Djava.io.tmpdir=/mypath/" ....

在您的情况下，我认为您可以将其提供给 R 中的配置，如下所示（我尚未测试过，但应该可以）：

config$`spark.driver.extraJavaOptions` <- "-Djava.io.tmpdir=/mypath/"
config$`spark.executor.extraJavaOptions ` <- "-Djava.io.tmpdir=/mypath/"

请注意，您必须为驱动程序和执行程序更改它，因为您使用的是 Spark 独立主机（正如我在您的问题中看到的那样） 我希望这会有所帮助

【讨论】：

仍然收到错误...该选项在“环境”选项卡中显示为spark.executor.extraJavaOptions -Djava.io.tmpdir=/mypath。对吗？

我使用的config$spark.worker.dir`

选项是正确的，它们既适用于驱动程序又适用于执行程序，因此您还应该有 spark.driver.extraJavaOptions -Djava.io.tmpdir=/mypath 。工作目录的区别是一个 spark 选项，其中设置 java.io.tmpdir 管理 spark 的 java 进程，并将覆盖 spark 中的所有属性

我正在查看 sparklyr 文档，没有理由不考虑配置。我会试着找出解决这个问题的方法

我刚刚看到你的更新，因为你正在使用 magpie 脚本，所以有机会在脚本上添加这些配置：github.com/LLNL/magpie/blob/master/submission-scripts/…。在这里你可以添加export SPARK_JOB_JAVA_OPTS="-Djava.io.tmpdir=/mypath/"。不要忘记通过删除标题 #

取消注释此行

【参考方案2】：

在你的 magpie 脚本中更改以下设置

export MAGPIE_LOCAL_DIR="/tmp/$USER/magpie" 
export SPARK_LOCAL_DIR="/tmp/$USER/spark"

有mypath前缀而不是/tmp

【讨论】：

我需要保留user/magpie 的东西吗？

这是你的决定，但我会照原样说，所以会有明显的区别

【参考方案3】：

设置好参数后，您可以在 Spark 环境 UI 中看到 spark.local.dir 的新值。但是没有反映。

即使我也遇到了类似的问题。设置好这个参数后，我重启了机器，然后就开始工作了。

【讨论】：

你重启机器是什么意思？每次运行作业时都无法重新启动机器

在 spark-defaults.conf 文件中设置这些参数并重启服务器。那么就不需要从外部传递这些参数了。

如果是这种情况，请尝试在网关机器中设置并检查一次。

【参考方案4】：

由于需要在通过spark-submit 启动JVM 时进行设置，因此需要使用sparklyr java-options，例如

config$`sparklyr.shell.driver-java-options` <- "-Djava.io.tmpdir=/mypath"

【参考方案5】：

本周我在独立模式集群上遇到了这个问题，在尝试了不同的事情之后，就像这个线程中的一些建议一样，它最终成为 Spark 主文件夹中一个名为“work”的子文件夹，因为未选中同时填满工人的hhd