Как исправить org.apache.spark.SparkException: задание прервано из-за сбоя этапа Задача & com.datastax.spark.connector.rdd.partitioner.CassandraPartition - PullRequest
0 голосов
/ 03 апреля 2019

В моем проекте я использую спарк-Cassandra-коннектор, чтобы прочитать таблицу из Cassandra и обработать ее дальше в JavaRDD, но я столкнулся с проблемой при обработке строки Cassandra в javaRDD.

org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 2 in stage 0.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 2.3 in stage 0.0 (TID 52, 172.20.0.4, executor 1):
 java.lang.ClassNotFoundException: com.datastax.spark.connector.rdd.partitioner.CassandraPartition
    at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:382)
    at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424)
    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.JavaDeserializationStream$$anon$1.resolveClass(JavaSerializer.scala:67)
    at java.io.ObjectInputStream.readNonProxyDesc(ObjectInputStream.java:1868)
    at java.io.ObjectInputStream.readClassDesc(ObjectInputStream.java:1751)
    at java.io.ObjectInputStream.readOrdinaryObject(ObjectInputStream.java:2042)
    at java.io.ObjectInputStream.readObject0(ObjectInputStream.java:1573)
    at java.io.ObjectInputStream.defaultReadFields(ObjectInputStream.java:2287)
    at java.io.ObjectInputStream.readSerialData(ObjectInputStream.java:2211)
    at java.io.ObjectInputStream.readOrdinaryObject(ObjectInputStream.java:2069)
    at java.io.ObjectInputStream.readObject0(ObjectInputStream.java:1573)
    at java.io.ObjectInputStream.readObject(ObjectInputStream.java:431)
    at org.apache.spark.serializer.JavaDeserializationStream.readObject(JavaSerializer.scala:75)
    at org.apache.spark.serializer.JavaSerializerInstance.deserialize(JavaSerializer.scala:114)
    at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:370)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

Я настроил свою искру для использования искрового кластера. Когда я использую мастер как локальный, код работает нормально, но как только я заменяю его на мастер, я сталкиваюсь с проблемой. Вот моя конфигурация искры:


SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("Data Transformation")
                .set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer").setMaster("spark://masterip:7077");

        sparkConf.set("spark.cassandra.connection.host", cassandraContactPoints);
        sparkConf.set("spark.cassandra.connection.port", cassandraPort);
        sparkConf.set("spark.cassandra.connection.timeout_ms", "5000");
        sparkConf.set("spark.cassandra.read.timeout_ms", "200000");
        sparkConf.set("spark.driver.allowMultipleContexts", "true");

        /*
         * sparkConf.set("spark.cassandra.auth.username", "centralrw");
         * sparkConf.set("spark.cassandra.auth.password", "t8b9HRWy");
         */
        logger.info("creating spark context object");
        sparkContext = new JavaSparkContext(sparkConf);
        logger.info("returning sparkcontext object");
        return sparkContext;

Версия Spark - 2.4.0 спарк-кассандра_коннектор - 2.4.0

ReceiverConfig:

public List<Map<String, GenericTriggerEntity>> readDataFromGenericTriggerEntityUsingSpark(
            JavaSparkContext sparkContext) {

        List<Map<String, GenericTriggerEntity>> genericTriggerEntityList = new ArrayList<Map<String, GenericTriggerEntity>>();

        try {

            logger.info("Keyspace & table name to read data from cassandra");
            String tableName = "generictriggerentity";
            String keySpace = "centraldatalake";

            logger.info("establishing conection");
            CassandraJavaRDD<CassandraRow> cassandraRDD = CassandraJavaUtil.javaFunctions(sparkContext)
                    .cassandraTable(keySpace, tableName);
            int num = cassandraRDD.getNumPartitions();
            System.out.println("num- " + num);

            logger.info("Converting extracted rows to JavaRDD");
            JavaRDD<Map<String, GenericTriggerEntity>> rdd = cassandraRDD
                    .map(new Function<CassandraRow, Map<String, GenericTriggerEntity>>() {

                        private static final long serialVersionUID = -165799649937652815L;

                        @Override
                        public Map<String, GenericTriggerEntity> call(CassandraRow row) throws Exception {
                            Map<String, GenericTriggerEntity> genericTriggerEntityMap = new HashMap<String, GenericTriggerEntity>();
                            GenericTriggerEntity genericTriggerEntity = new GenericTriggerEntity();
                            if (row.getString("end") != null)
                                genericTriggerEntity.setEnd(row.getString("end"));
                            if (row.getString("key") != null)
                                genericTriggerEntity.setKey(row.getString("key"));
                            if (row.getString("keyspacename") != null)
                                genericTriggerEntity.setKeyspacename(row.getString("keyspacename"));
                            if (row.getString("partitiondeleted") != null)
                                genericTriggerEntity.setPartitiondeleted(row.getString("partitiondeleted"));
                            if (row.getString("rowdeleted") != null)
                                genericTriggerEntity.setRowdeleted(row.getString("rowdeleted"));
                            if (row.getString("rows") != null)
                                genericTriggerEntity.setRows(row.getString("rows"));
                            if (row.getString("start") != null)
                                genericTriggerEntity.setStart(row.getString("start"));
                            if (row.getString("tablename") != null) {
                                genericTriggerEntity.setTablename(row.getString("tablename"));
                                dataTableName = row.getString("tablename");
                            }
                            if (row.getString("triggerdate") != null)
                                genericTriggerEntity.setTriggerdate(row.getString("triggerdate"));
                            if (row.getString("triggertime") != null)
                                genericTriggerEntity.setTriggertime(row.getString("triggertime"));
                            if (row.getString("uuid") != null)
                                genericTriggerEntity.setUuid(row.getUUID("uuid"));

                            genericTriggerEntityMap.put(dataTableName, genericTriggerEntity);
                            return genericTriggerEntityMap;
                        }

                    });

            List<Partition> partition = rdd.partitions();
            System.out.println("partion - " + partition.size());

            logger.info("Collecting data into rdd");
            genericTriggerEntityList = rdd.collect();

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        logger.info("returning generic trigger entity list");
        return genericTriggerEntityList;
    }

когда я делаю rdd.collect (), это дает исключение

org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 0.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 0.3 in stage 0.0 (TID 21, 10.22.3.55, executor 0): java.lang.ClassNotFoundException: in.dmart.central.data.transform.base.config.ReceiverConfig$1

Я нашел решение создать толстую банку и включить ее в свой код, но я не хочу этого делать, так как каждый раз, когда я делаю какие-либо изменения, приходится повторять процесс, а это невозможно.

Пожалуйста, предложите какое-нибудь решение для настройки в коде или кластере искры. Заранее спасибо.

1 Ответ

0 голосов
/ 03 апреля 2019

Если вы не создаете толстый jar-файл, вам нужно отправить задание с указанным правильным пакетом, например:

spark-submit --packages datastax:spark-cassandra-connector:2.4.1-s_2.11 \
   ...rest of your options/arguments...

Это распределяет соответствующие пакеты SCC по всем узлам Spark.

...