本当にあったApache Spark障害の話
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Spark Meetup December(2015-12-09)でお話させて頂いた「本当にあったApache Spark障害の話」です。
本当にあったApache Spark障害の話
- 2. 自己紹介> 井上 ゆり 株式会社サイバーエージェント アドテク本部 AMoAd所属 twitter: @iyunoriue GitHub: x1- HP: バツイチとインケンのエンジニアブログ http://x1.inkenkun.com/
- 6. その前に・・・
- 7. Spark環境と用途 • Sparkクラスタ : N十台, オンプレ • Sparkクラスタ化: zookeeper + Mesos • SparkノードのFS: HDFS-HA + GCS + S3 • GUI : Apache Zeppelin, iPython • 開発言語 : scala • ジョブのビルド : sbt • 用途 : 定常ジョブ(cron実行) アドホック分析
- 9. case.1 Spark1.5系＆HDFS-HAでエラー Sparkクラスタを1.4.0から1.5.1へバージョンアップしたと ころ、ジョブがfailするようになりました。 NameNodeが解決できていないようなエラーメッセージです。 ※nameservice1はHDFS-HAクラスタに設定した論理サービス名です。 内容 15/10/21 15:22:12 WARN scheduler.TaskSetManager: Lost task 0.0 in stage 0.0 (TID 0, spark003.example.com): java.lang.IllegalArgumentException: java.net.UnknownHostException: nameservice1 at org.apache.hadoop.security.SecurityUtil.buildTokenService(SecurityUtil.java:374) at org.apache.hadoop.hdfs.NameNodeProxies.createNonHAProxy(NameNodeProxies.java:312) at org.apache.hadoop.hdfs.NameNodeProxies.createProxy(NameNodeProxies.java:178) at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.<init>(DFSClient.java:665) at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.<init>(DFSClient.java:601) :
- 10. case.1 Spark1.5系＆HDFS-HAでエラー • HDFSのHighAvailabilityを無効にすると正常に終了します。 • また、クラスタのバージョンを1.4系に戻すと正常に終了し ます。 • JIRAにバグ報告するものの、HDFSの設定ファイルを見なおせ とのこと。 SPARK-11227: Spark1.5+ HDFS HA mode throw java.net.UnknownHostException: nameservice1 https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-11227 Try
- 11. case.1 Spark1.5系＆HDFS-HAでエラー • Apache Zeppelinで同じ内容を実行すると正常終了す るので差異を調べました。 • Zeppelinで使われているSQLContextはHiveContext。 • 私たちが使っていたSQLContextはデフォルトの SQLContext。 どうやらHiveContextが鍵のようです。 原因
- 12. case.1 Spark1.5系＆HDFS-HAでエラー • SQLContextではなくHiveContextを使うと、 NameNodeの名前解決ができました。 • デフォルトのSQLContextの使用をやめて、 HiveContextを使うようにしました。 解決 implicit val sqlContext = new HiveContext( sc )
- 16. a a case.2 executorからの応答がなくなる • 完了しないジョブがSparkクラスタ内のメモリ資源を確保し続け てしまいました。 • 別のジョブが開始されると、クラスタ内のメモリ解放を待ち続 けるという負の待ち行列が発生してしまいました。 問題 ジョブAが確保したメモリ 空きメモリ ジョブBが必要なメモリ クラスタの総メモリ 不足！ メモリに空きができるまで待つ ジョブCが必要なメモリ
- 17. case.2 executorからの応答がなくなる •spark.network.timeout: 120s spark.network.timeoutに設定した値は、ほとんど全ての通信系タ イムアウト(下記)のデフォルト値になります。 * spark.core.connection.ack.wait.timeout * spark.akka.timeout * spark.storage.blockManagerSlaveTimeoutMs * spark.shuffle.io.connectionTimeout * spark.rpc.askTimeout * spark.rpc.lookupTimeout Try まずはタイムアウト関連の設定を見直しました。
- 19. case.2 executorからの応答がなくなる 遅延タスクを再起動するspark.speculationを設定しました。 spark.speculationがtrueに設定されていると、遅いタスクの 再起動を実施します。 ※DatabicksのMatei Zahariaがここ↓で回答しているように、stragglersをkill するような仕組みはないようです。 http://apache-spark-user-list.1001560.n3.nabble.com/Does-Spark-always-wait-for- stragglers-to-finish-running-td14298.html 解決.1 spark.speculation true spark.speculation.multiplier 1.5 spark.speculation.quantile 0
- 20. case.2 executorからの応答がなくなる 更に、OSのtimeoutコマンドで終了しないジョブを強 制タイムアウトさせました。 タスクの強制再起動で予想外に時間がかかってしまっ たジョブは、強制終了させます。 解決.2 timeout 600 $SPARK_HOME/bin/spark-submit job.jar
- 22. case. ジョブのsbtテストがfailする 各テスト内でSparkコンテキストを生成してテストを実施し ていました。 内容 sc = new SparkContext( conf ) val rdd = sc.parallelize( Seq( 1, 2 ) ).map( id => Row( id, 0d, "", "http://example.com/" ) ) val df = sqlContext.createDataFrame( rdd, schema )
- 23. case. ジョブのsbtテストがfailする • sbt>=0.10.0からタスクの並列実行機能が入ったた め。 • SparkContextは1つのJVMプロセスで複数生成できな い。 SPARK-2243: Support multiple SparkContexts in the same JVM https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-2243 原因
- 24. case. ジョブのsbtテストがfailする • テスト実行時のタスク並列実行をやめました。 • build.sbtに下記を追加したところ、正常に実行さ れるように・・・！ 解決 parallelExecution in Test := false
- 25. まとめ
- 26. solv 1. Spark1.5系ではHiveContextを使ったほうが幸せ solv 2. executorから応答がなくなって困ったときは spark.speculationを使おう timeout付きでジョブを実行すると安心 solv 3. sbt testの前にparallelExecutionの設定を！