scala—在群集模式下使用spark将文件写入本地系统

o7jaxewo 于 2021-05-29 发布在 Hadoop

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我知道这是使用spark的一种奇怪的方式，但是我正在尝试使用spark将Dataframe保存到本地文件系统（而不是hdfs），即使我正在使用spark cluster mode . 我知道我可以用 client mode 但我真的想跑进去 cluster mode 并且不关心应用程序将作为驱动程序在哪个节点（3个节点中的哪个节点）上运行。下面的代码是我试图做的伪代码。

// create dataframe
val df = Seq(Foo("John", "Doe"), Foo("Jane", "Doe")).toDF()
// save it to the local file system using 'file://' because it defaults to hdfs://
df.coalesce(1).rdd.saveAsTextFile(s"file://path/to/file")

这就是我提交spark申请的方式。 spark-submit --class sample.HBaseSparkRSample --master yarn-cluster hbase-spark-r-sample-assembly-1.0.jar 如果我在的话，这个很好用 local mode 但不在里面 yarn-cluster mode .
例如， java.io.IOException: Mkdirs failed to create file 与上述代码一起发生。
我改变了主意 df.coalesce(1) 分给 df.collect 并试图用普通scala保存一个文件，但结果是 Permission denied .
我也试过： spark-submit 与 root 用户 chown 预计起飞时间 yarn:yarn , yarn:hadoop , spark:spark 给 chmod 777 到相关目录
但运气不好。
我想这和 clusters , drivers and executors ，和 user 他正试图写入本地文件系统，但我自己却在解决这个问题。
我正在使用：
Spark：1.6.0-cdh5.8.2
斯卡拉：2.10.5
hadoop:2.6.0-cdh5.8.2
欢迎任何支持，并提前表示感谢。
我试过的一些文章：
“spark saveastextfile（）导致为一半目录创建mkdirs失败”->尝试更改用户，但未更改任何内容
“无法将rdd作为文本文件保存到本地文件系统”-> chmod 没有帮助我

编辑（2016/11/25）

这是我得到的例外。

java.io.IOException: Mkdirs failed to create file:/home/foo/work/rhbase/r/input/input.csv/_temporary/0/_temporary/attempt_201611242024_0000_m_000000_0 (exists=false, cwd=file:/yarn/nm/usercache/foo/appcache/application_1478068613528_0143/container_e87_1478068613528_0143_01_000001)
    at org.apache.hadoop.fs.ChecksumFileSystem.create(ChecksumFileSystem.java:449)
    at org.apache.hadoop.fs.ChecksumFileSystem.create(ChecksumFileSystem.java:435)
    at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.create(FileSystem.java:920)
    at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.create(FileSystem.java:813)
    at org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat.getRecordWriter(TextOutputFormat.java:135)
    at org.apache.spark.SparkHadoopWriter.open(SparkHadoopWriter.scala:91)
    at org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions$$anonfun$saveAsHadoopDataset$1$$anonfun$13.apply(PairRDDFunctions.scala:1193)
    at org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions$$anonfun$saveAsHadoopDataset$1$$anonfun$13.apply(PairRDDFunctions.scala:1185)
    at org.apache.spark.scheduler.ResultTask.runTask(ResultTask.scala:66)
    at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:89)
    at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:214)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1145)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:615)
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)
16/11/24 20:24:12 WARN scheduler.TaskSetManager: Lost task 0.0 in stage 0.0 (TID 0, localhost): java.io.IOException: Mkdirs failed to create file:/home/foo/work/rhbase/r/input/input.csv/_temporary/0/_temporary/attempt_201611242024_0000_m_000000_0 (exists=false, cwd=file:/yarn/nm/usercache/foo/appcache/application_1478068613528_0143/container_e87_1478068613528_0143_01_000001)
    at org.apache.hadoop.fs.ChecksumFileSystem.create(ChecksumFileSystem.java:449)
    at org.apache.hadoop.fs.ChecksumFileSystem.create(ChecksumFileSystem.java:435)
    at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.create(FileSystem.java:920)
    at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.create(FileSystem.java:813)
    at org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat.getRecordWriter(TextOutputFormat.java:135)
    at org.apache.spark.SparkHadoopWriter.open(SparkHadoopWriter.scala:91)
    at org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions$$anonfun$saveAsHadoopDataset$1$$anonfun$13.apply(PairRDDFunctions.scala:1193)
    at org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions$$anonfun$saveAsHadoopDataset$1$$anonfun$13.apply(PairRDDFunctions.scala:1185)
    at org.apache.spark.scheduler.ResultTask.runTask(ResultTask.scala:66)
    at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:89)
    at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:214)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1145)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:615)
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

hadoop scala apache-spark

来源：https://stackoverflow.com/questions/40786093/writing-files-to-local-system-with-spark-in-cluster-mode

5条答案

按热度按时间

oaxa6hgo1#

如果你以 yarn-cluster mode ，驱动程序将运行在由Yarn管理的任何机器中，因此如果 saveAsTextFile 具有本地文件路径，则它将输出存储在运行驱动程序的任何计算机中。
试着运行作业 yarn-client mode 所以驱动程序在客户机上运行

赞(0）回复(0）举报 2021-05-30

pxyaymoc2#

我要回答我自己的问题，因为最终，所有的答案似乎都不能解决我的问题。尽管如此，还是要谢谢你的回答，并给我指出我可以检查的替代方案。
我认为@ricardo最接近于提到spark应用程序的用户。我查过了 whoami 与 Process("whoami") 用户是 yarn . 问题可能是我试图输出到 /home/foo/work/rhbase/r/input/input.csv 尽管 /home/foo/work/rhbase 属于 yarn:yarn , /home/foo 属于 foo:foo . 我没有详细检查，但这可能是原因 permission 问题。
当我击中 pwd 在我的spark应用程序中 Process("pwd") ，it输出 /yarn/path/to/somewhere . 所以我决定把我的文件输出到 /yarn/input.csv 尽管如此，它还是取得了成功 cluster mode .
我可能可以得出结论，这只是一个简单的许可问题。任何进一步的解决方案都是值得欢迎的，但现在，这就是我解决这个问题的方式。

赞(0）回复(0）举报 2021-05-29

mrphzbgm3#

检查您是否正在尝试使用spark服务以外的用户运行/写入文件。在这种情况下，可以通过预设目录acl来解决权限问题。例子：

setfacl -d -m group:spark:rwx /path/to/

（将“spark”修改为尝试写入文件的用户组）

赞(0）回复(0）举报 2021-05-29

ruarlubt4#

请参阅spark文档以了解 --master 中的选项 spark-submit . --master local 应该在本地运行时使用。 --master yarn --deploy-mode cluster 应该是在实际运行在Yarn簇上时使用的。
参考这个和这个。

赞(0）回复(0）举报 2021-05-29

3j86kqsm5#

使用foreachpartition方法，然后为每个分区获取文件系统对象，并将一条记录逐一写入其中，下面是我在这里向hdfs编写的示例代码，您也可以使用本地文件系统

Dataset<String> ds=....

ds.toJavaRdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<String>>() {
    @Override
    public void call(Iterator<String> iterator) throws Exception {

    final FileSystem hdfsFileSystem = FileSystem.get(URI.create(finalOutPathLocation), hadoopConf);

    final FSDataOutputStream fsDataOutPutStream = hdfsFileSystem.exists(finalOutPath)
            ? hdfsFileSystem.append(finalOutPath) : hdfsFileSystem.create(finalOutPath);

    long processedRecCtr = 0;
    long failedRecsCtr = 0;

    while (iterator.hasNext()) {

        try {
            fsDataOutPutStream.writeUTF(iterator.next);
        } catch (Exception e) {
            failedRecsCtr++;
        }
        if (processedRecCtr % 3000 == 0) {
            LOGGER.info("Flushing Records");
            fsDataOutPutStream.flush();
        }
    }

    fsDataOutPutStream.close();
        }
});

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编辑（2016/11/25）

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