在集群中提交spark，卡住不动没反应

Question

到这一步卡了很久，一直不动，jPS的各内容也有，怎么解决，网络连通性，spark也有，内存是4g，有两个从节点

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考通义千问

在Spark集群中提交任务后卡住不动，可能是由多种原因引起的。根据你提供的信息：jps的各内容也有，网络连通性正常，Spark已安装，内存为4G，有两个从节点，我们可以逐步排查问题并提供解决方案。

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一、可能的原因分析

1. 资源分配不足

   • Spark任务需要足够的内存和CPU资源才能运行。
   • 如果你的集群内存只有4G，而任务申请的资源过多，可能导致任务无法启动或卡住。

2. Driver或Executor未正常启动

   • 虽然jps显示有进程，但可能Driver或Executor没有成功启动或处于等待状态。

3. 网络通信问题

   • 即使网络看似连通，也可能存在防火墙、端口限制等问题，导致Driver与Executor之间无法通信。

4. 配置错误

   • spark-submit参数配置不正确（如--master、--executor-memory等）。

5. 日志信息缺失

   • 没有查看Spark的日志文件，导致无法定位具体错误。

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二、详细排查步骤

1. 检查Spark日志文件

• 定位日志路径：

  # 查看Spark日志目录（默认）
  /tmp/spark-<user>/logs/
  

• 查看Driver和Executor日志：

  tail -f /tmp/spark-<user>/logs/spark-driver-*.log
  tail -f /tmp/spark-<user>/logs/spark-execute-*.log
  

• 重点关注内容：

  • ERROR 或 WARN 级别的日志
  • 是否出现 Connection refused、No route to host、Timeout 等提示

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2. 确认Driver和Executor是否启动

• 使用 jps 命令查看是否确实有以下进程：

  • DriverMain（Driver进程）
  • ExecutorRunner（Executor进程）

  jps
  

  • 输出示例：

    1234 DriverMain
    5678 ExecutorRunner
    

• 如果没有看到这些进程，说明任务可能没有成功提交或被阻塞。

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3. 检查资源分配情况

• 查看Spark配置：

  spark-submit --conf spark.driver.memory=2g --conf spark.executor.memory=1g your_app.py
  

• 确保内存合理分配：

  • 如果总内存是4G，建议：
    • Driver: 1G
    • Executor: 1G * 2（两个从节点）

  spark-submit \
    --master yarn \
    --deploy-mode cluster \
    --driver-memory 1g \
    --executor-memory 1g \
    --num-executors 2 \
    your_app.py
  

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4. 检查网络连通性

• 验证各节点之间的通信：

  ping <master-ip>
  ping <worker1-ip>
  ping <worker2-ip>
  

• 检查端口开放情况：

  • Spark默认使用端口：7077（Master）、4040（Driver UI）、8080（YARN RM）
  • 使用 telnet 或 nc 测试端口：

  telnet <master-ip> 7077
  telnet <worker1-ip> 7077
  

• 如果失败，检查防火墙设置：

  sudo ufw status
  sudo iptables -L
  

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5. 检查YARN资源管理器

• 如果使用的是YARN模式，可以访问 YARN ResourceManager 的 Web UI：

  • URL: http://<rm-host>:8088

• 在页面上查看：

  • 是否有Application被提交
  • 是否有Executor被分配
  • 是否有资源不足的警告

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三、解决方案列表

1. 查看Spark日志文件

   • 定位日志路径，检查是否有错误信息
   • 重点查看Driver和Executor日志

2. 确认Driver和Executor是否启动

   • 使用 jps 检查进程是否存在
   • 如果没有，说明任务可能没有成功提交或被阻塞

3. 调整Spark资源配置

   • 合理分配Driver和Executor内存
   • 示例配置：

     spark-submit \
       --master yarn \
       --deploy-mode cluster \
       --driver-memory 1g \
       --executor-memory 1g \
       --num-executors 2 \
       your_app.py
     

4. 检查网络连通性

   • 验证节点间是否能ping通
   • 检查端口是否开放
   • 关闭防火墙或开放相关端口

5. 查看YARN ResourceManager界面

   • 确认Application是否被正确调度
   • 检查资源是否足够

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四、修改后的Spark提交命令示例

spark-submit \
  --master yarn \
  --deploy-mode cluster \
  --driver-memory 1g \
  --executor-memory 1g \
  --num-executors 2 \
  --conf spark.app.name="MyApp" \
  --conf spark.logConf=true \
  your_app.py

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五、总结

| 问题 | 解决方案 | |------|----------| | 日志未查看 | 检查Spark日志文件，定位错误 | | Driver/Executor未启动 | 使用 jps 检查进程，排查任务提交问题 | | 内存不足 | 合理分配Driver和Executor内存 | | 网络不通 | 检查ping和端口连通性，关闭防火墙 | | YARN资源不足 | 查看ResourceManager UI，优化资源分配 |

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如果你能提供具体的日志内容或错误信息，我可以进一步帮你定位问题。