在spark中连接mongodb时出现异常

r7knjye2 于 2021-06-04 发布在 Hadoop

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我在org.bson.basicBondeCoder中得到“java.lang.illegalstateexception:not ready”。在尝试使用mongodb作为输入rdd时解码：

Configuration conf = new Configuration();
conf.set("mongo.input.uri", "mongodb://127.0.0.1:27017/test.input");

JavaPairRDD<Object, BSONObject> rdd = sc.newAPIHadoopRDD(conf, MongoInputFormat.class, Object.class, BSONObject.class);

System.out.println(rdd.count());

我得到的例外是：14/08/06 09:49:57 info rdd.newhadooprdd:input split:

MongoInputSplit{URI=mongodb://127.0.0.1:27017/test.input, authURI=null, min={ "_id" : { "$oid" : "53df98d7e4b0a67992b31f8d"}}, max={ "_id" : { "$oid" : "53df98d7e4b0a67992b331b8"}}, query={ }, sort={ }, fields={ }, notimeout=false} 14/08/06 09:49:57 
WARN scheduler.TaskSetManager: Loss was due to java.lang.IllegalStateException 
java.lang.IllegalStateException: not ready
            at org.bson.BasicBSONDecoder._decode(BasicBSONDecoder.java:139)
            at org.bson.BasicBSONDecoder.decode(BasicBSONDecoder.java:123)
            at com.mongodb.hadoop.input.MongoInputSplit.readFields(MongoInputSplit.java:185)
            at org.apache.hadoop.io.ObjectWritable.readObject(ObjectWritable.java:285)
            at org.apache.hadoop.io.ObjectWritable.readFields(ObjectWritable.java:77)
            at org.apache.spark.SerializableWritable.readObject(SerializableWritable.scala:42)
            at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
            at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:88)
            at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:55)
            at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:618)
            at java.io.ObjectStreamClass.invokeReadObject(ObjectStreamClass.java:1089)
            at java.io.ObjectInputStream.readSerialData(ObjectInputStream.java:1962)
            at java.io.ObjectInputStream.readOrdinaryObject(ObjectInputStream.java:1867)
            at java.io.ObjectInputStream.readObject0(ObjectInputStream.java:1419)
            at java.io.ObjectInputStream.defaultReadFields(ObjectInputStream.java:2059)
            at java.io.ObjectInputStream.readSerialData(ObjectInputStream.java:1984)
            at java.io.ObjectInputStream.readOrdinaryObject(ObjectInputStream.java:1867)
            at java.io.ObjectInputStream.readObject0(ObjectInputStream.java:1419)
            at java.io.ObjectInputStream.readObject(ObjectInputStream.java:420)
            at org.apache.spark.scheduler.ResultTask.readExternal(ResultTask.scala:147)
            at java.io.ObjectInputStream.readExternalData(ObjectInputStream.java:1906)
            at java.io.ObjectInputStream.readOrdinaryObject(ObjectInputStream.java:1865)
            at java.io.ObjectInputStream.readObject0(ObjectInputStream.java:1419)
            at java.io.ObjectInputStream.readObject(ObjectInputStream.java:420)
            at org.apache.spark.serializer.JavaDeserializationStream.readObject(JavaSerializer.scala:63)
            at org.apache.spark.serializer.JavaSerializerInstance.deserialize(JavaSerializer.scala:85)
            at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:165)
            at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1156)
            at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:626)
            at java.lang.Thread.run(Thread.java:804)

所有的程序输出都在这里
环境：
红帽
Spark1.0.1
hadoop 2.4.1版
mongodb 2.4.10版本
mongo-hadoop-1.3版本

hadoop mongodb apache-spark Exception hadoop-streaming

来源：https://stackoverflow.com/questions/25226515/exception-while-connecting-to-mongodb-in-spark

3条答案

按热度按时间

2nbm6dog1#

我发现了同样的问题。作为一种解决方法，我放弃了newapihadooprdd方法，实现了一种并行加载机制，它基于在文档id上定义间隔，然后并行加载每个分区。想法是通过使用mongodb java驱动程序实现以下mongo shell代码：

// Compute min and max id of the collection
db.coll.find({},{_id:1}).sort({_id: 1}).limit(1)
   .forEach(function(doc) {min_id = doc._id})
db.coll.find({},{_id:1}).sort({_id: -1}).limit(1)
   .forEach(function(doc) {max_id = doc._id})

// Compute id ranges
curr_id = min_id
ranges = []
page_size = 1000
// to avoid the use of Comparable in the Java translation
while(! curr_id.equals(max_id)) {
    prev_id = curr_id    
    db.coll.find({_id : {$gte : curr_id}}, {_id : 1})
           .sort({_id: 1})
           .limit(page_size + 1)
           .forEach(function(doc) {
                       curr_id = doc._id
                   })
    ranges.push([prev_id, curr_id])
}

现在我们可以使用范围对集合片段执行快速查询。注意，最后一个片段需要区别对待，仅作为min约束，以避免丢失集合的最后一个文档。

db.coll.find({_id : {$gte : ranges[1][0], $lt : ranges[1][1]}})
db.coll.find({_id : {$gte : ranges[2][0]}})

我将其实现为一个简单范围pojo的java方法“linkedlist computeidranges（dbcollection coll，int rangesize）”，然后并行化集合并用flatmaptopair对其进行转换，以生成一个类似于newapihadooprdd返回的rdd。

List<Range> ranges = computeIdRanges(coll, DEFAULT_RANGE_SIZE);
JavaRDD<Range> parallelRanges = sparkContext.parallelize(ranges, ranges.size());
JavaPairRDD<Object, BSONObject> mongoRDD = 
   parallelRanges.flatMapToPair(
     new PairFlatMapFunction<MongoDBLoader.Range, Object, BSONObject>() {
       ...
       BasicDBObject query = range.max.isPresent() ?
           new BasicDBObject("_id", new BasicDBObject("$gte", range.min)
                            .append("$lt", range.max.get()))
         : new BasicDBObject("_id", new BasicDBObject("$gte", range.min));
       ...

您可以使用范围的大小和用于并行化的片的数量来控制并行的粒度。
我希望这有帮助，
问候语！
胡安·罗德í圭兹水平á

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watbbzwu2#

我想我已经发现了这个问题：mongodb hadoop在core/src/main/java/com/mongodb/hadoop/input/mongoinputsplit.java中的bson编码器/解码器示例上有一个“静态”修饰符。当spark以多线程模式运行时，所有线程都会尝试使用相同的编码器/解码器示例进行反序列化，这显然会产生不好的结果。
我的github上的补丁（已经向上游提交了pull请求）
我现在可以从python运行8核多线程spark->mongo collection count（）！

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ewm0tg9j3#

在使用mongorestore导入bson文件之后，我遇到了相同的异常组合。调用db.collecion.reindex（）为我解决了这个问题。

赞(0）回复(0）举报 2021-06-04