从spark作业访问hdfs ha(未知hostexception错误)

gev0vcfq  于 2021-06-21  发布在  Mesos
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我有apachemesos0.22.1集群(3主5从),在ha配置和spark1.5.1框架中运行clouderahdfs(2.5.0-cdh5.3.1)。
当我尝试spark提交已编译的hdfstest.scala示例应用程序(来自spark 1.5.1源代码)时,它失败了 java.lang.IllegalArgumentException: java.net.UnknownHostException: hdfs 执行器日志出错。只有将hdfs ha path作为参数传递时,才会观察到此错误 hdfs://hdfs/<file> ,当我经过的时候 hdfs://namenode1.hdfs.mesos:50071/tesfile -一切正常。
在启用跟踪日志记录之后,我发现spark驱动程序实际上读取 hdfs://hdfs url正确,但spark executor-不正确。
我的scala应用程序代码:

import org.apache.spark._
object HdfsTest {
  def main(args: Array[String]) {
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("HdfsTest")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    val file = sc.textFile(args(0))
    val mapped = file.map(s => s.length).cache()
    for (iter <- 1 to 10) {
      val start = System.currentTimeMillis()
      for (x <- mapped) { x + 2 }
      val end = System.currentTimeMillis()
      println("Iteration " + iter + " took " + (end-start) + " ms")
    }
    sc.stop()
   }
  }

我编译了这段代码,并以集群模式将jar文件提交给spark:

/opt/spark/bin/spark-submit --deploy-mode cluster --class com.cisco.hdfs.HdfsTest http://1.2.3.4/HdfsTest-0.0.1.jar hdfs://hdfs/testfile

我的spark-defaults.conf文件:

spark.master                     spark://1.2.3.4:7077
spark.eventLog.enabled           true
spark.driver.memory              1g

我的spark-env.sh文件:

export HADOOP_HOME=/opt/spark
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/spark/conf

我在/opt/spark目录中的每个从机上都部署了spark。
我可以使用“hdfs dfs-ls”访问hdfshdfs://hdfs/命令,而无需指定活动名称节点地址和端口。

core-site.xml:
----------------------------------------------------------------------
<configuration>
 <property>
  <name>fs.default.name</name>
  <value>hdfs://hdfs</value>
 </property>
</configuration>

hdfs-site.xml:
----------------------------------------------------------------------
<configuration>
 <property>
  <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
  <value>true</value>
 </property>

 <property>
  <name>dfs.nameservice.id</name>
  <value>hdfs</value>
 </property>

 <property>
  <name>dfs.nameservices</name>
  <value>hdfs</value>
 </property>

 <property>
  <name>dfs.ha.namenodes.hdfs</name>
  <value>nn1,nn2</value>
 </property>

 <property>
  <name>dfs.namenode.rpc-address.hdfs.nn1</name>
  <value>namenode1.hdfs.mesos:50071</value>
 </property>

 <property>
  <name>dfs.namenode.http-address.hdfs.nn1</name>
  <value>namenode1.hdfs.mesos:50070</value>
 </property>

 <property>
  <name>dfs.namenode.rpc-address.hdfs.nn2</name>
  <value>namenode2.hdfs.mesos:50071</value>
 </property>

 <property>
  <name>dfs.namenode.http-address.hdfs.nn2</name>
  <value>namenode2.hdfs.mesos:50070</value>
 </property>

 <property>
  <name>dfs.client.failover.proxy.provider.hdfs</name>
  <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider      </value>
 </property>

 <property>
  <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
     <value>qjournal://journalnode1.hdfs.mesos:8485;journalnode2.hdfs.mesos:8485;journalnode3.hdfs.mesos:8485/hdfs</value>
   </property>

 <property>
   <name>ha.zookeeper.quorum</name>
   <value>master.mesos:2181</value>
 </property>

 <property>
  <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
  <value>/var/lib/hdfs/data/jn</value>
 </property>

 <property>
   <name>dfs.namenode.name.dir</name>
   <value>file:///var/lib/hdfs/data/name</value>
 </property>

 <property>
   <name>dfs.datanode.data.dir</name>
   <value>file:///var/lib/hdfs/data/data</value>
 </property>

 <property>
  <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
  <value>shell(/bin/true)</value>
 </property>

 <property>
  <name>dfs.permissions</name>
  <value>false</value>
 </property>

 <property>
  <name>dfs.datanode.du.reserved</name>
  <value>10485760</value>
 </property>

 <property>
  <name>dfs.datanode.balance.bandwidthPerSec</name>
  <value>41943040</value>
 </property>

 <property>
   <name>dfs.namenode.safemode.threshold-pct</name>
   <value>0.90</value>
 </property>

 <property>
  <name>dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval</name>
  <value>60000</value>
 </property>

 <property>
  <name>dfs.datanode.handler.count</name>
  <value>10</value>
 </property>

 <property>
  <name>dfs.namenode.handler.count</name>
  <value>20</value>
 </property>

 <property>
  <name>dfs.image.compress</name>
  <value>true</value>
 </property>

 <property>
  <name>dfs.image.compression.codec</name>
  <value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
 </property>

 <property>
  <name>dfs.namenode.invalidate.work.pct.per.iteration</name>
  <value>0.35f</value>
 </property>

 <property>
  <name>dfs.namenode.replication.work.multiplier.per.iteration</name>
  <value>4</value>
 </property>

 <property>
  <name>dfs.namenode.datanode.registration.ip-hostname-check</name>
  <value>false</value>
 </property>

 <property>
   <name>dfs.client.read.shortcircuit</name>
   <value>true</value>
 </property>

 <property>
  <name>dfs.client.read.shortcircuit.streams.cache.size</name>
  <value>1000</value>
 </property>

 <property>
  <name>dfs.client.read.shortcircuit.streams.cache.size.expiry.ms</name>
   <value>1000</value>
 </property>

 <property>
  <name>dfs.domain.socket.path</name>
  <value>/var/run/hadoop-hdfs/dn._PORT</value>
 </property>
</configuration>
3z6pesqy

3z6pesqy1#

spark将在内部使用fs.defaultfs的默认配置,这是您的本地配置 file:// .
为了向hdfs ha致敬,你需要通过这两项考试 core-site.xml 以及 hdfs-site.xmlSparkContext 通过类路径,或如下所示(确保这些文件在相同位置的本地从属节点中可用,例如: /config/core-site.xml 例如,spark 1.x

val sc = new SparkContext(sparkConf)

Spark2.x

SparkSession sparkSession = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate();
val sc = sparkSession.sparkContext()

无论哪种情况,

sc.hadoopConfiguration().addResource(new org.apache.hadoop.fs.Path("/config/core-site.xml"));
sc.hadoopConfiguration().addResource(new org.apache.hadoop.fs.Path("/config/hdfs-site.xml"));
eivnm1vs

eivnm1vs2#

我找到了解决办法-添加

spark.files file:///opt/spark/conf/hdfs-site.xml,file:///opt/spark/conf/core-site.xml

conf/spark-defaults.conf 在每个从机上解决问题。
之后执行者成功下载 core-site.xml 以及 hdfs-site.xml 从驱动程序到执行程序。

muk1a3rh

muk1a3rh3#

java.net.UnknownHostException 指示提供名称的主机 hdfs 在这种情况下无法解析为ip地址。
是什么导致了错误-java.net.unknownhostexception
您可以尝试检查是否解析为ip地址 ping hdfs .

yhqotfr8

yhqotfr84#

从一个非常基本的intellij项目(不使用 spark-submit ),我验证了这些是应用程序类路径上唯一需要的设置。
core-site.xml文件

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://hdfscluster</value>
    </property>
</configuration>

hdfs-site.xml文件

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.client.failover.proxy.provider.hdfscluster</name>
        <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>hdfscluster</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.ha.namenodes.hdfscluster</name>
        <value>nn1,nn2</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.hdfscluster.nn1</name>
        <value>namenode1.fqdn:8020</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.hdfscluster.nn2</name>
        <value>namenode2.fqdn:8020</value>
    </property>
</configuration>

主.java

public static void main( String[] args ) {

    SparkSession spark = SparkSession.builder()
            .master("local[*]") // "yarn-client"
            .getOrCreate();

    spark.read().text("hdfs:///tmp/sample.txt");
}

你还需要一个 yarn-site.xml 如果你想通过Yarn提交,但我看到你的问题提到mesos

zfciruhq

zfciruhq5#

必须使用以下命令调用spark submit:

HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf spark-submit

这将正确配置spark。

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