2016-12-09 9 views
1

На каждом подчиненном узле через марафон мы запускаем Mesos External Shuffle Service. Когда мы отправляем искр через dcos CLI в грубом зернистом режиме без динамического распределения, все работает как ожидалось. Но когда мы отправляем ту же работу с динамическим распределением, она терпит неудачу.Как запустить искру + кассандра + мезо (dcos) с динамическим распределением ресурсов?

16/12/08 19:20:42 ERROR OneForOneBlockFetcher: Failed while starting block fetches 
java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: Failed to open file:/tmp/blockmgr-d4df5df4-24c9-41a3-9f26-4c1aba096814/30/shuffle_0_0_0.index 
at org.apache.spark.network.shuffle.ExternalShuffleBlockResolver.getSortBasedShuffleBlockData(ExternalShuffleBlockResolver.java:234) 
... 
at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.run(NioEventLoop.java:354) 
... 
Caused by: java.io.FileNotFoundException: /tmp/blockmgr-d4df5df4-24c9-41a3-9f26-4c1aba096814/30/shuffle_0_0_0.index (No such file or directory) 

Полное описание:

  • Мы установили Mesos (ИДК) с Marathon использованием Azure Portal.
  • Пакеты Via Universe, которые мы установили: Cassandra, Spark и Marathon-lb
  • Мы сгенерировали тестовые данные в Кассандре.
  • На ноутбуке я установил DCOS CLI

Когда я отправить задание, как показано ниже, все работает, как ожидалось:

./dcos spark run --submit-args="--properties-file coarse-grained.conf --class portal.spark.cassandra.app.ProductModelPerNrOfAlerts http://marathon-lb-default.marathon.mesos:10018/jars/spark-cassandra-assembly-1.0.jar" 
Run job succeeded. Submission id: driver-20161208185927-0043 

success

cqlsh:sp> select count(*) from product_model_per_alerts_by_date ; 

count 
------- 
476 

крупнозернистого grained.conf:

spark.cassandra.connection.host 10.32.0.17 
spark.serializer org.apache.spark.serializer.KryoSerializer 
spark.executor.cores 1 
spark.executor.memory 1g 
spark.executor.instances 2 
spark.submit.deployMode cluster 
spark.cores.max 4 

portal.spark.cassandra.app.ProductModelPerNrOfAlerts:

package portal.spark.cassandra.app 

import org.apache.spark.sql.{SQLContext, SaveMode} 
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} 

object ProductModelPerNrOfAlerts { 
    def main(args: Array[String]): Unit = { 

    val conf = new SparkConf(true) 
        .setAppName("cassandraSpark-ProductModelPerNrOfAlerts") 

    val sc = new SparkContext(conf) 

    val sqlContext = new SQLContext(sc) 

    import sqlContext.implicits._ 

    val df = sqlContext 
      .read 
      .format("org.apache.spark.sql.cassandra") 
      .options(Map("table" -> "asset_history", "keyspace" -> "sp")) 
      .load() 
      .select("datestamp","product_model","nr_of_alerts") 

    val dr = df 
      .groupBy("datestamp","product_model") 
      .avg("nr_of_alerts") 
      .toDF("datestamp","product_model","nr_of_alerts") 

    dr.write 
      .mode(SaveMode.Overwrite) 
      .format("org.apache.spark.sql.cassandra") 
      .options(Map("table" -> "product_model_per_alerts_by_date", "keyspace" -> "sp")) 
      .save() 


    sc.stop() 
} 
} 

Динамическое распределение

Через марафоне мы бежим Mesos Внешняя Перемешать служба:

{ 
    "id": "spark-mesos-external-shuffle-service-tt", 
    "container": { 
    "type": "DOCKER", 
    "docker": { 
     "image": "jpavt/mesos-spark-hadoop:mesos-external-shuffle-service-1.0.4-2.0.1", 
     "network": "BRIDGE", 
     "portMappings": [ 
      { "hostPort": 7337, "containerPort": 7337, "servicePort": 7337 } 
     ], 
     "forcePullImage":true, 
     "volumes": [ 
     { 
      "containerPath": "/tmp", 
      "hostPath": "/tmp", 
      "mode": "RW" 
     } 
     ] 
    } 
    }, 
    "instances": 9, 
    "cpus": 0.2, 
    "mem": 512, 
    "constraints": [["hostname", "UNIQUE"]] 
} 

Dockerfile для jpavt/Mesos-искровой Hadoop: Mesos-внешняя перетасовка-сервис -1.0.4-2.0.1:

FROM mesosphere/spark:1.0.4-2.0.1 
WORKDIR /opt/spark/dist 
ENTRYPOINT ["./bin/spark-class", "org.apache.spark.deploy.mesos.MesosExternalShuffleService"] 

Теперь, когда я представляю работу с динамическим распределением он не:

./dcos spark run --submit-args="--properties-file dynamic-allocation.conf --class portal.spark.cassandra.app.ProductModelPerNrOfAlerts http://marathon-lb-default.marathon.mesos:10018/jars/spark-cassandra-assembly-1.0.jar" 
Run job succeeded. Submission id: driver-20161208191958-0047 

failure

select count(*) from product_model_per_alerts_by_date ; 

count 
------- 
5 

динамическое перераспределение.конф:

spark.cassandra.connection.host 10.32.0.17 
spark.serializer org.apache.spark.serializer.KryoSerializer 
spark.executor.cores 1 
spark.executor.memory 1g 
spark.submit.deployMode cluster 
spark.cores.max 4 

spark.shuffle.service.enabled true 
spark.dynamicAllocation.enabled true 
spark.dynamicAllocation.minExecutors 2 
spark.dynamicAllocation.maxExecutors 5 
spark.dynamicAllocation.cachedExecutorIdleTimeout 120s 
spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout 10s 
spark.dynamicAllocation.sustainedSchedulerBacklogTimeout 20s 
spark.mesos.executor.docker.volumes /tmp:/tmp:rw 
spark.local.dir /tmp 

журналы из Mesos:

16/12/08 19:20:42 INFO MemoryStore: Block broadcast_7_piece0 stored as bytes in memory (estimated size 18.0 KB, free 366.0 MB) 
16/12/08 19:20:42 INFO TorrentBroadcast: Reading broadcast variable 7 took 21 ms 
16/12/08 19:20:42 INFO MemoryStore: Block broadcast_7 stored as values in memory (estimated size 38.6 KB, free 366.0 MB) 
16/12/08 19:20:42 INFO MapOutputTrackerWorker: Don't have map outputs for shuffle 0, fetching them 
16/12/08 19:20:42 INFO MapOutputTrackerWorker: Doing the fetch; tracker endpoint = NettyRpcEndpointRef(spark://[email protected]:45422) 
16/12/08 19:20:42 INFO MapOutputTrackerWorker: Got the output locations 
16/12/08 19:20:42 INFO ShuffleBlockFetcherIterator: Getting 4 non-empty blocks out of 58 blocks 
16/12/08 19:20:42 INFO TransportClientFactory: Successfully created connection to /10.32.0.11:7337 after 2 ms (0 ms spent in bootstraps) 
16/12/08 19:20:42 INFO ShuffleBlockFetcherIterator: Started 1 remote fetches in 13 ms 
16/12/08 19:20:42 ERROR OneForOneBlockFetcher: Failed while starting block fetches java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: Failed to open file: /tmp/blockmgr-d4df5df4-24c9-41a3-9f26-4c1aba096814/30/shuffle_0_0_0.index 
at org.apache.spark.network.shuffle.ExternalShuffleBlockResolver.getSortBasedShuffleBlockData(ExternalShuffleBlockResolver.java:234) 
... 
at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.run(NioEventLoop.java:354) 
... 
Caused by: java.io.FileNotFoundException: /tmp/blockmgr-d4df5df4-24c9-41a3-9f26-4c1aba096814/30/shuffle_0_0_0.index (No such file or directory) 

бревна от марафонских свечей Mesos-внешний перетасовка-сервис-TT:

... 
16/12/08 19:20:29 INFO MesosExternalShuffleBlockHandler: Received registration request from app 704aec43-1aa3-4971-bb98-e892beeb2c45-0008-driver-20161208191958-0047 (remote address /10.32.0.4:49710, heartbeat timeout 120000 ms). 
16/12/08 19:20:31 INFO ExternalShuffleBlockResolver: Registered executor AppExecId{appId=704aec43-1aa3-4971-bb98-e892beeb2c45-0008-driver-20161208191958-0047, execId=2} with ExecutorShuffleInfo{localDirs=[/tmp/blockmgr-14525ef0-22e9-49fb-8e81-dc84e5fba8b2], subDirsPerLocalDir=64, shuffleManager=org.apache.spark.shuffle.sort.SortShuffleManager} 
16/12/08 19:20:38 ERROR TransportRequestHandler: Error while invoking RpcHandler#receive() on RPC id 8157825166903585542 
java.lang.RuntimeException: Failed to open file: /tmp/blockmgr-14525ef0-22e9-49fb-8e81-dc84e5fba8b2/16/shuffle_0_55_0.index 
at org.apache.spark.network.shuffle.ExternalShuffleBlockResolver.getSortBasedShuffleBlockData(ExternalShuffleBlockResolver.java:234) 
... 
at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.run(NioEventLoop.java:354) 
Caused by: java.io.FileNotFoundException: /tmp/blockmgr-14525ef0-22e9-49fb-8e81-dc84e5fba8b2/16/shuffle_0_55_0.index (No such file or directory) 
... 

но файл существует на данном подчиненном поле:

ответ

0

Существовала ошибка в марафоне внешней перетасовки службы конфигурации вместо пути container.docker.volumes мы должны использовать container.volumes путь.

Правильная конфигурация:

{ 
    "id": "mesos-external-shuffle-service-simple", 
    "container": { 
    "type": "DOCKER", 
    "docker": { 
     "image": "jpavt/mesos-spark-hadoop:mesos-external-shuffle-service-1.0.4-2.0.1", 
     "network": "BRIDGE", 
     "portMappings": [ 
      { "hostPort": 7337, "containerPort": 7337, "servicePort": 7337 } 
     ], 
     "forcePullImage":true 
    }, 
    "volumes": [ 
     { 
      "containerPath": "/tmp", 
      "hostPath": "/tmp", 
      "mode": "RW" 
     } 
    ] 
    }, 
    "instances": 9, 
    "cpus": 0.2, 
    "mem": 512, 
    "constraints": [["hostname", "UNIQUE"]] 
} 
1

Я не знаком с DCOS, Marathon и Azure, хотя я использую динамическое распределение ресурсов (Mesos external shuffle service) на Mesos и Aurora с Docker.

  • Каждый узел агента Mesos имеет свою собственную внешнюю службу тасования (то есть одну внешнюю службу тасования для одного агента мезоса)?
  • spark.local.dir настройка в точности такая же строка и указание одного каталога? Ваш spark.local.dir для службы тасования - /tmp, хотя я не знаю настройки DCOS.
  • spark.local.dir каталог может быть доступен для чтения/записи для обоих? Если оба агента мезоса и внешняя служба тасования запускаются докером, spark.local.dir на хосте ДОЛЖЕН быть установлен на оба контейнера.

РЕДАКТИРОВАТЬ

  • Если SPARK_LOCAL_DIRS (Mesos или автономный) переменная установлена, spark.local.dir будет отменено.