Skip to content

Latest commit

 

History

History
281 lines (200 loc) · 14.3 KB

Spark.md

File metadata and controls

281 lines (200 loc) · 14.3 KB
Raw
layout title nickname group priority
global
Apache Spark 使用 Alluxio
Apache Spark
Compute Integrations
0

该指南描述了如何配置 Apache Spark 来访问 Alluxio。

  • 内容列表 {:toc}

概览

Spark 1.1 或更高版本的 Spark 应用程序可以通过其与 HDFS 兼容的接口直接访问 Alluxio 集群。 使用 Alluxio 作为数据访问层，Spark 应用程序可以透明地访问许多不同类型的持久化存储服务（例如，AWS S3 bucket、Azure Object Store buckets、远程部署的 HDFS 等）的数据，也可以透明地访问同一类型持久化存储服务不同实例中的数据。 为了加快 I/O 性能，用户可以主动获取数据到 Alluxio 中或将数据透明地缓存到 Alluxio 中。 这种做法尤其是在 Spark 部署位置与数据相距较远时特别有效。 此外，通过将计算和物理存储解耦，Alluxio 能够有助于简化系统架构。 当底层持久化存储中真实数据的路径对 Spark 隐藏时，对底层存储的更改可以独立于应用程序逻辑；同时，Alluxio 作为邻近计算的缓存，仍然可以给计算框架提供类似 Spark 数据本地性的特性。

前期准备

  • 安装 Java 8 Update 60 或更高版本（8u60+）的 64 位 Java。
  • 已经安装并运行 Alluxio。 本指南假设底层持久存储为本地部署的 HDFS。例如，${ALLUXIO_HOME}/conf/alluxio-site.properties中包含alluxio.master.mount.table.root.ufs=hdfs://localhost:9000/alluxio/这一行。 请注意，除了 HDFS，Alluxio 还支持许多其他底层存储系统。 从任意数量的这些系统中访问数据与本指南的重点是垂直的， [统一命名空间文档]({{ '/cn/core-services/Unified-Namespace.html' | relativize_url }})介绍了相关内容。
  • 确保 Alluxio 客户端 jar 包是可用的。 在从 Alluxio 下载页面下载的压缩包的{{site.ALLUXIO_CLIENT_JAR_PATH}}中，可以找到 Alluxio 客户端 jar 包。 高级用户也可以从源代码编译该客户端 jar 包，可以参考[从源代码构建 Alluxio 的步骤]({{ '/cn/contributor/Building-Alluxio-From-Source.html' | relativize_url }})。

基础设置

将 Alluxio客户端 jar 包分发在运行 Spark driver 或 executor 的节点上。具体地说，将客户端 jar 包放在每个节点上的同一本地路径（例如{{site.ALLUXIO_CLIENT_JAR_PATH}}）。

将 Alluxio 客户端 jar 包添加到 Spark driver 和 executor 的 classpath 中，以便 Spark 应用程序能够使用客户端 jar 包在 Alluxio 中读取和写入文件。具体来说，在运行 Spark 的每个节点上，将以下几行添加到spark/conf/spark-defaults.conf中。

spark.driver.extraClassPath   {{site.ALLUXIO_CLIENT_JAR_PATH}}
spark.executor.extraClassPath {{site.ALLUXIO_CLIENT_JAR_PATH}}

示例：使用 Alluxio 作为输入和输出

本节介绍如何使用 Alluxio 作为 Spark 应用程序的输入和输出。

访问仅在Alluxio中的数据

将本地数据复制到 Alluxio 文件系统中。 假设你在 Alluxio 项目目录中，将LICENSE文件放入 Alluxio，运行：

$ ./bin/alluxio fs copyFromLocal LICENSE /Input

假设 Alluxio Master 运行在localhost上，在spark-shell中运行如下命令：

> val s = sc.textFile("alluxio://localhost:19998/Input")
> val double = s.map(line => line + line)
> double.saveAsTextFile("alluxio://localhost:19998/Output")

打开浏览器，查看 http://localhost:19999/browse。 应该存在一个输出目录/Output，其中包含了输入文件Input的双倍内容。

访问底层存储中的数据

给出准确路径后，Alluxio 支持透明地从底层存储系统中获取数据。 在本节中，使用 HDFS 作为分布式存储系统的示例。

将Input_HDFS文件放入到 HDFS 中：

$ hdfs dfs -put -f ${ALLUXIO_HOME}/LICENSE hdfs://localhost:9000/alluxio/Input_HDFS

请注意，Alluxio 并不知道该文件。你可以通过访问 Web UI 来验证这一点。 假设 Alluxio Master 运行在localhost上，在spark-shell中运行如下命令：

> val s = sc.textFile("alluxio://localhost:19998/Input_HDFS")
> val double = s.map(line => line + line)
> double.saveAsTextFile("alluxio://localhost:19998/Output_HDFS")

打开浏览器，查看 http://localhost:19999/browse。 应该存在一个输出目录Output_HDFS，其中包含了输入文件Input_HDFS的双倍内容。 同时，现在输入文件Input_HDFS会被 100% 地加载到 Alluxio 的文件系统空间。

高级设置

为所有 Spark 作业自定义 Alluxio 用户属性

让我们以设置 Spark 与 HA 模式的 Alluxio 服务进行通信为例。 如果你运行多个 Alluxio master，其中 Zookeeper 服务运行在zkHost1:2181、zkHost2:2181和zkHost3:2181， 将以下几行添加到${SPARK_HOME}/conf/spark-defaults.conf中：

spark.driver.extraJavaOptions   -Dalluxio.zookeeper.address=zkHost1:2181,zkHost2:2181,zkHost3:2181 -Dalluxio.zookeeper.enabled=true
spark.executor.extraJavaOptions -Dalluxio.zookeeper.address=zkHost1:2181,zkHost2:2181,zkHost3:2181 -Dalluxio.zookeeper.enabled=true

或者，你也可以在 Hadoop 配置文件${SPARK_HOME}/conf/core-site.xml中添加如下属性：

<configuration>
  <property>
    <name>alluxio.zookeeper.enabled</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>alluxio.zookeeper.address</name>
    <value>zkHost1:2181,zkHost2:2181,zkHost3:2181</value>
  </property>
</configuration>

在 Alluxio 1.8 （不包含 1.8）后，用户可以在 Alluxio URI 中编码 Zookeeper 服务地址（见[详细说明]({{ '/cn/deploy/Running-Alluxio-on-a-Cluster.html' | relativize_url }})#ha-configuration-parameters）。 这样，就不需要为 Spark 配置额外设置。

为单个 Spark 作业自定义 Alluxio 用户属性

Spark 用户可以将 JVM 系统设置传递给 Spark 任务，通过将"-Dproperty=value"添加到spark.executor.extraJavaOptions来设置 Spark executor，将"-Dproperty=value"添加到spark.driver.extraJavaOptions中来设置 spark driver。例如，要在写入 Alluxio 时提交CACHE_THROUGH写模式的 Spark 任务，请执行以下操作：

$ spark-submit \
--conf 'spark.driver.extraJavaOptions=-Dalluxio.user.file.writetype.default=CACHE_THROUGH' \
--conf 'spark.executor.extraJavaOptions=-Dalluxio.user.file.writetype.default=CACHE_THROUGH' \
...

如果需要自定义 Spark 任务中的 Alluxio 客户端侧属性，请参见[如何配置 Spark 任务]({{ '/cn/operation/Configuration.html' | relativize_url }}#spark)。

请注意，在客户端模式中，你需要设置--driver-java-options "-Dalluxio.user.file.writetype.default=CACHE_THROUGH"，而不是--conf spark.driver.extraJavaOptions=-Dalluxio.user.file.writetype.default=CACHE_THROUGH（见解释)。

高级用法

从 HA 模式的 Alluxio 中访问数据

如果 Spark 已经根据 HA 模式的 Alluxio 中的步骤进行了设置， 你就可以使用“alluxio://”方案编写 URI，而无需在权限中指定 Alluxio master。 这是因为在 HA 模式下，Alluxio 主 master 的地址将由配置的 ZooKeeper 服务提供 ， 而不是由从 URI 推断的用户指定主机名提供。

> val s = sc.textFile("alluxio:///Input")
> val double = s.map(line => line + line)
> double.saveAsTextFile("alluxio:///Output")

或者，如果在 Spark 配置中没有设置 Alluxio HA 的 Zookeeper 地址，则可以在 URI 中以“zk@zkHost1:2181;zkHost2:2181;zkHost3:2181”的格式指定 Zookeeper 地址：

> val s = sc.textFile("alluxio://zk@zkHost1:2181;zkHost2:2181;zkHost3:2181/Input")
> val double = s.map(line => line + line)
> double.saveAsTextFile("alluxio://zk@zkHost1:2181;zkHost2:2181;zkHost3:2181/Output")

请注意，你必须使用分号而不是逗号来分隔不同的 ZooKeeper 地址，以便在 Spark 中引用 HA 模式的 Alluxio 的 URI；否则，Spark 会认为该 URI 无效。请参阅[连接高可用 Alluxio 的 HDFS API]({{ '/en/deploy/Running-Alluxio-On-a-HA-Cluster.html' | relativize_url }}#ha-authority)。

缓存 RDD 到 Alluxio 中

存储 RDD 到 Alluxio 内存中就是将 RDD 作为文件保存到 Alluxio 中。 在 Alluxio 中将 RDD 保存为文件的两种常见方法是

  1. saveAsTextFile：将 RDD 作为文本文件写入，其中每个元素都是文件中的一行，
  2. saveAsObjectFile：通过对每个元素使用 Java 序列化，将 RDD 写到一个文件中。

通过分别使用sc.textFile或sc.objectFile，可以从内存中再次读取保存在 Alluxio 中的 RDD。

// as text file
> rdd.saveAsTextFile("alluxio://localhost:19998/rdd1")
> rdd = sc.textFile("alluxio://localhost:19998/rdd1")

// as object file
> rdd.saveAsObjectFile("alluxio://localhost:19998/rdd2")
> rdd = sc.objectFile("alluxio://localhost:19998/rdd2")

见博客文章“通过 Alluxio 高效使用 Spark RDD”。

缓存 Dataframe 到 Alluxio 中

存储 Spark DataFrame 到 Alluxio 内存中就是将 DataFrame 作为文件保存到 Alluxio 中。 DataFrame 通常用df.write.parquet()作为 parquet 文件写入。 将 parquet 写入 Alluxio 后，可以使用sqlContext.read.parquet()从内存中读取。

> df.write.parquet("alluxio://localhost:19998/data.parquet")
> df = sqlContext.read.parquet("alluxio://localhost:19998/data.parquet")

见博客文章“通过 Alluxio 高效使用 Spark DataFrame”.

故障排除指南

日志配置

如果是为了调试，你可以配置 Spark 应用程序的日志。 Spark 文档解释了 如何配置 Spark 应用程序的日志。

如果你用的是 YARN，则有单独一节来解释 如何配置 YARN 下的 Spark 应用程序的日志。

Spark 任务的数据本地性级别错误

如果 Spark 任务的本地性级别是ANY（本应该是NODE_LOCAL），这可能是因为 Alluxio 和 Spark 使用不同的网络地址表示，可能其中一个使用主机名，而另一个使用 IP 地址。更多详情请参考 JIRA ticket SPARK-10149（这里可以找到 Spark 社区的解决方案）。

注意：Alluxio worker 使用主机名来表示网络地址，以便与 HDFS 保持一致。 有一个变通方法，可以在启动 Spark 时实现数据本地性。用户可以使用 Spark 中提供的以下脚本显式指定主机名。在每个从节点中以 slave-hostname 启动 Spark worker：

$ ${SPARK_HOME}/sbin/start-slave.sh -h <slave-hostname> <spark master uri>

例如：

$ ${SPARK_HOME}/sbin/start-slave.sh -h simple30 spark://simple27:7077

你也可以在$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh中设置SPARK_LOCAL_HOSTNAME来达到此目的。例如：

SPARK_LOCAL_HOSTNAME=simple30

无论采用哪种方式，Spark Worker 地址都将变为主机名，并且本地性级别将变为NODE_LOCAL，如下面的 Spark WebUI 所示。

![hostname]({{ '/img/screenshot_datalocality_sparkwebui.png' | relativize_url }})

![locality]({{ '/img/screenshot_datalocality_tasklocality.png' | relativize_url }})

YARN 上的 Spark 作业的数据本地性

为了最大化实现 Spark 作业的本地性，你应该尽可能多地使用 executor，我们希望每个节点至少有一个 executor。 和部署 Alluxio 的所有方法一样，所有计算节点上也应该有一个 Alluxio worker。

当 Spark 作业在 YARN 上运行时，Spark 会在不考虑数据本地性的情况下启动其 executor。 之后 Spark 在决定怎样为其 executor 分配任务时会正确地考虑数据的本地性。 例如，如果host1包含blockA，并且使用blockA的作业已经在 YARN 集群上以--num-executors=1的方式启动了，Spark 可能会将唯一的 executor 放置在host2上，本地性会较差。 但是，如果以--num-executors=2的方式启动，并且 executor 在host1和host2上启动，Spark 会足够智能地将作业优先放置在host1上。

Class alluxio.hadoop.FileSystem not found与 SparkSQL 和 Hive MetaStore 有关的问题

为了用 Alluxio 客户端运行spark-shell，Alluxio 客户端 jar 包必须如之前描述的那样，被添加到 Spark driver 和 Spark executor 的 classpath 中。 然而有的时候，SparkSQL 在保存表到 Hive MetaStore（位于 Alluxio 中）中时可能会失败，出现类似于下面的错误信息：

org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: MetaException(message:java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class alluxio.hadoop.FileSystem not found)

推荐的解决方案是配置spark.sql.hive.metastore.sharedPrefixes。 在 Spark 1.4.0 和之后的版本中，Spark 为了访问 Hive MetaStore 使用了独立的类加载器来加载 java 类。 然而，这个独立的类加载器忽视了特定的包，并且让主类加载器去加载“共享”类（Hadoop 的 HDFS 客户端就是一种“共享”类）。 Alluxio 客户端也应该由主类加载器加载，你可以将alluxio包加到配置参数spark.sql.hive.metastore.sharedPrefixes中，以通知 Spark 用主类加载器加载 Alluxio。例如，该参数可以在spark/conf/spark-defaults.conf中这样设置：

spark.sql.hive.metastore.sharedPrefixes=com.mysql.jdbc,org.postgresql,com.microsoft.sqlserver,oracle.jdbc,alluxio

java.io.IOException: No FileSystem for scheme: alluxio 与在 YARN 上运行 Spark 有关的问题

如果你在 YARN 上使用基于 Alluxio 的 Spark 并遇到异常java.io.IOException: No FileSystem for scheme: alluxio， 请将以下内容添加到${SPARK_HOME}/conf/core-site.xml：

<configuration>
  <property>
    <name>fs.alluxio.impl</name>
    <value>alluxio.hadoop.FileSystem</value>
  </property>
</configuration>