Настройка свойств Spark и YARN в песочнице HDP - PullRequest
Новая
       4

Настройка свойств Spark и YARN в песочнице HDP

0 голосов
/ 28 мая 2020

Я использую HDP sandbox 3.1 и выполняю NLTK для файлов размером 50K с помощью Spark2 Interpreter и Zeppelin Notebook. Это установка с одним узлом.

Я выделил 12 ГБ ОЗУ гостевой системе и 6 ЦП.

В Spark, я читаю все файлы размером 50 КБ за одну операцию RDD, но на 63% мой процесс зависает, а затем он приводит к ОШИБКЕ.

Теперь, какие значения в Spark и YARN я должен установить, чтобы Spark мог работать в полную силу.

Изменить: размер каждого файла равен около 3 КБ

Ниже приведен журнал, когда произошла ошибка 

Py4JJavaError: An error occurred while calling z:org.apache.spark.api.python.PythonRDD.collectAndServe.
: org.apache.spark.SparkException: Job 0 cancelled because SparkContext was shut down
    at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$cleanUpAfterSchedulerStop$1.apply(DAGScheduler.scala:837)
    at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$cleanUpAfterSchedulerStop$1.apply(DAGScheduler.scala:835)
    at scala.collection.mutable.HashSet.foreach(HashSet.scala:78)
    at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.cleanUpAfterSchedulerStop(DAGScheduler.scala:835)
    at org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.onStop(DAGScheduler.scala:1848)
    at org.apache.spark.util.EventLoop.stop(EventLoop.scala:83)
    at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.stop(DAGScheduler.scala:1761)
    at org.apache.spark.SparkContext$$anonfun$stop$8.apply$mcV$sp(SparkContext.scala:1931)
    at org.apache.spark.util.Utils$.tryLogNonFatalError(Utils.scala:1361)
    at org.apache.spark.SparkContext.stop(SparkContext.scala:1930)
    at org.apache.spark.SparkContext$$anon$3.run(SparkContext.scala:1876)
    at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.runJob(DAGScheduler.scala:642)
    at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:2034)
    at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:2055)
    at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:2074)
    at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:2099)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$collect$1.apply(RDD.scala:939)
    at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:151)
    at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:112)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.withScope(RDD.scala:363)
    at org.apache.spark.rdd.RDD.collect(RDD.scala:938)
    at org.apache.spark.api.python.PythonRDD$.collectAndServe(PythonRDD.scala:162)
    at org.apache.spark.api.python.PythonRDD.collectAndServe(PythonRDD.scala)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
    at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
    at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
    at py4j.reflection.MethodInvoker.invoke(MethodInvoker.java:244)
    at py4j.reflection.ReflectionEngine.invoke(ReflectionEngine.java:357)
    at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:282)
    at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132)
    at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79)
    at py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:238)
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

(<class 'py4j.protocol.Py4JJavaError'>, Py4JJavaError(u'An error occurred while calling z:org.apache.spark.api.python.PythonRDD.collectAndServe.\n', JavaObject id=o101)
...