Spark 2.2.0 периодически создает `org.apache.spark.SparkException: не удалось зарегистрировать классы с ошибкой Kryo`
Я запускаю приложение Spark в кластерном режиме через spark-submit, и у меня есть специальный регистратор Kryo. JAR построен с sbt "+assembly", Иногда, после некоторого запуска задания, некоторые исполнители будут выдавать ошибки, подобные приведенным ниже, во время treeAggregate операция. Что странно, так это то, что ошибка возникает только из-за того, что многие, многие объекты уже были успешно сериализованы Kryo. Часто вся работа Spark заканчивается без видимой проблемы. Когда эта ошибка появляется, она обычно сопровождается задачей, которая кажется зависшей, и мне нужно вручную убить Spark.
17/08/29 22:39:04 ERROR TransportRequestHandler: Error opening block StreamChunkId{streamId=542074019336, chunkIndex=0} for request from /10.0.29.65:34332
org.apache.spark.SparkException: Failed to register classes with Kryo
at org.apache.spark.serializer.KryoSerializer.newKryo(KryoSerializer.scala:139)
at org.apache.spark.serializer.KryoSerializerInstance.borrowKryo(KryoSerializer.scala:292)
at org.apache.spark.serializer.KryoSerializerInstance.<init>(KryoSerializer.scala:277)
at org.apache.spark.serializer.KryoSerializer.newInstance(KryoSerializer.scala:186)
at org.apache.spark.serializer.SerializerManager.dataSerializeStream(SerializerManager.scala:169)
at org.apache.spark.storage.BlockManager$$anonfun$dropFromMemory$3.apply(BlockManager.scala:1382)
at org.apache.spark.storage.BlockManager$$anonfun$dropFromMemory$3.apply(BlockManager.scala:1377)
at org.apache.spark.storage.DiskStore.put(DiskStore.scala:69)
at org.apache.spark.storage.BlockManager.dropFromMemory(BlockManager.scala:1377)
at org.apache.spark.storage.memory.MemoryStore.org$apache$spark$storage$memory$MemoryStore$$dropBlock$1(MemoryStore.scala:524)
at org.apache.spark.storage.memory.MemoryStore$$anonfun$evictBlocksToFreeSpace$2.apply(MemoryStore.scala:545)
at org.apache.spark.storage.memory.MemoryStore$$anonfun$evictBlocksToFreeSpace$2.apply(MemoryStore.scala:539)
at scala.collection.mutable.ResizableArray$class.foreach(ResizableArray.scala:59)
at scala.collection.mutable.ArrayBuffer.foreach(ArrayBuffer.scala:48)
at org.apache.spark.storage.memory.MemoryStore.evictBlocksToFreeSpace(MemoryStore.scala:539)
at org.apache.spark.memory.StorageMemoryPool.acquireMemory(StorageMemoryPool.scala:92)
at org.apache.spark.memory.StorageMemoryPool.acquireMemory(StorageMemoryPool.scala:73)
at org.apache.spark.memory.StaticMemoryManager.acquireStorageMemory(StaticMemoryManager.scala:72)
at org.apache.spark.storage.memory.MemoryStore.putBytes(MemoryStore.scala:147)
at org.apache.spark.storage.BlockManager.maybeCacheDiskBytesInMemory(BlockManager.scala:1143)
at org.apache.spark.storage.BlockManager.org$apache$spark$storage$BlockManager$$doGetLocalBytes(BlockManager.scala:594)
at org.apache.spark.storage.BlockManager$$anonfun$getLocalBytes$2.apply(BlockManager.scala:559)
at org.apache.spark.storage.BlockManager$$anonfun$getLocalBytes$2.apply(BlockManager.scala:559)
at scala.Option.map(Option.scala:146)
at org.apache.spark.storage.BlockManager.getLocalBytes(BlockManager.scala:559)
at org.apache.spark.storage.BlockManager.getBlockData(BlockManager.scala:353)
at org.apache.spark.network.netty.NettyBlockRpcServer$$anonfun$1.apply(NettyBlockRpcServer.scala:61)
at org.apache.spark.network.netty.NettyBlockRpcServer$$anonfun$1.apply(NettyBlockRpcServer.scala:60)
at scala.collection.Iterator$$anon$11.next(Iterator.scala:409)
at scala.collection.convert.Wrappers$IteratorWrapper.next(Wrappers.scala:31)
at org.apache.spark.network.server.OneForOneStreamManager.getChunk(OneForOneStreamManager.java:89)
at org.apache.spark.network.server.TransportRequestHandler.processFetchRequest(TransportRequestHandler.java:125)
at org.apache.spark.network.server.TransportRequestHandler.handle(TransportRequestHandler.java:103)
at org.apache.spark.network.server.TransportChannelHandler.channelRead(TransportChannelHandler.java:118)
at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.invokeChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:357)
at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.invokeChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:343)
at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.fireChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:336)
at io.netty.handler.timeout.IdleStateHandler.channelRead(IdleStateHandler.java:287)
at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.invokeChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:357)
at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.invokeChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:343)
at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.fireChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:336)
at io.netty.handler.codec.MessageToMessageDecoder.channelRead(MessageToMessageDecoder.java:102)
at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.invokeChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:357)
at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.invokeChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:343)
at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.fireChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:336)
at org.apache.spark.network.util.TransportFrameDecoder.channelRead(TransportFrameDecoder.java:85)
at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.invokeChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:357)
at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.invokeChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:343)
at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.fireChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:336)
at io.netty.channel.DefaultChannelPipeline$HeadContext.channelRead(DefaultChannelPipeline.java:1294)
at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.invokeChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:357)
at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.invokeChannelRead(AbstractChannelHandlerContext.java:343)
at io.netty.channel.DefaultChannelPipeline.fireChannelRead(DefaultChannelPipeline.java:911)
at io.netty.channel.nio.AbstractNioByteChannel$NioByteUnsafe.read(AbstractNioByteChannel.java:131)
at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.processSelectedKey(NioEventLoop.java:643)
at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.processSelectedKeysOptimized(NioEventLoop.java:566)
at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.processSelectedKeys(NioEventLoop.java:480)
at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.run(NioEventLoop.java:442)
at io.netty.util.concurrent.SingleThreadEventExecutor$2.run(SingleThreadEventExecutor.java:131)
at io.netty.util.concurrent.DefaultThreadFactory$DefaultRunnableDecorator.run(DefaultThreadFactory.java:144)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)
Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: com.foo.bar.MyKryoRegistrator
at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424)
at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:331)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357)
at java.lang.Class.forName0(Native Method)
at java.lang.Class.forName(Class.java:348)
at org.apache.spark.serializer.KryoSerializer$$anonfun$newKryo$5.apply(KryoSerializer.scala:134)
at org.apache.spark.serializer.KryoSerializer$$anonfun$newKryo$5.apply(KryoSerializer.scala:134)
at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$map$1.apply(TraversableLike.scala:234)
at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$map$1.apply(TraversableLike.scala:234)
at scala.collection.IndexedSeqOptimized$class.foreach(IndexedSeqOptimized.scala:33)
at scala.collection.mutable.ArrayOps$ofRef.foreach(ArrayOps.scala:186)
at scala.collection.TraversableLike$class.map(TraversableLike.scala:234)
at scala.collection.mutable.ArrayOps$ofRef.map(ArrayOps.scala:186)
at org.apache.spark.serializer.KryoSerializer.newKryo(KryoSerializer.scala:134)
... 60 more
Мой сеанс Spark выглядит так:
val spark = SparkSession.builder()
.appName("FooBar")
.config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
.config("spark.kryoserializer.buffer.max", "2047m")
.config("spark.kryo.registrator","com.foo.bar.MyKryoRegistrator")
.config("spark.kryo.registrationRequired", "true")
.config("spark.network.timeout", "3600s")
.config("spark.driver.maxResultSize", "0")
.config("spark.rdd.compress", "true")
.config("spark.shuffle.spill", "true")
.getOrCreate()
и я передаю эти параметры конфигурации для spark-submit:
--conf "spark.executor.heartbeatInterval=400s"
--conf "spark.speculation=true"
--conf "spark.speculation.multiplier=30"
--conf "spark.speculation.quantile=0.95"
--conf "spark.memory.useLegacyMode=true"
--conf "spark.shuffle.memoryFraction=0.8"
--conf "spark.storage.memoryFraction=0.2"
--driver-java-options "-XX:+UseG1GC"
Вот как выглядит мой код регистратора:
package com.foo.bar
import com.esotericsoftware.kryo.Kryo
import org.apache.spark.serializer.KryoRegistrator
class MyKryoRegistrator extends KryoRegistrator {
override def registerClasses(kryo: Kryo) {
kryo.register(classOf[Array[Array[Byte]]])
kryo.register(classOf[Array[Double]])
kryo.register(classOf[Array[Int]])
kryo.register(classOf[Array[Object]])
kryo.register(classOf[Array[scala.collection.immutable.Range.Inclusive]])
kryo.register(classOf[scala.collection.mutable.WrappedArray.ofRef[_]])
kryo.register(Class.forName("scala.reflect.ClassTag$$anon$1"))
kryo.register(classOf[scala.util.matching.Regex])
kryo.register(classOf[java.lang.Class[_]])
kryo.register(classOf[java.util.Date])
kryo.register(classOf[awscala.s3.Bucket])
kryo.register(classOf[com.amazonaws.services.s3.model.Owner])
kryo.register(Class.forName("org.apache.spark.broadcast.TorrentBroadcast"))
kryo.register(Class.forName("org.apache.spark.ml.feature.Instance"))
kryo.register(classOf[org.apache.spark.ml.linalg.DenseVector])
kryo.register(classOf[org.apache.spark.ml.linalg.SparseVector])
kryo.register(classOf[org.apache.spark.ml.linalg.Vector])
kryo.register(classOf[org.apache.spark.mllib.stat.MultivariateOnlineSummarizer])
kryo.register(classOf[org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GenericInternalRow])
kryo.register(Class.forName("org.apache.spark.sql.execution.columnar.CachedBatch"))
kryo.register(classOf[org.apache.spark.storage.BroadcastBlockId])
}
}
Я нашел обсуждение того, что звучит как очень похожая проблема ( KryoSerializer не может найти мой SparkKryoRegistrator), но, к сожалению, ответа нет.
Есть идеи, в чем может быть проблема? Это ошибка в Spark?