带有BZip2Codec的Spark saveAsTextFile导致内存泄漏

时间:2017-05-15 12:24:45

标签: scala apache-spark memory-leaks spark-streaming bzip2

我在EMR 5.5.0(java 1.8.0_121)上使用Spark 2.1.0,YARN作为资源管理器。

我遇到了一个spark的问题,几个小时之后,执行者在用完了所有已配置容器的物理内存后被Yarn杀死了。 我发现此问题的根源与Bzip2Codec有关,具体如下:rdd.saveAsTextFile(path,classOf [BZip2Codec])

如果我删除压缩或将其更改为另一个压缩编解码器,则不会产生问题。

我的火花提交:

spark-submit \
  --deploy-mode cluster \
  --master yarn \
  --executor-memory 1g \
  --num-executors 1 \
  --conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=384 \
  --conf spark.yarn.submit.waitAppCompletion=false \
  --conf spark.streaming.backpressure.enabled=true \
  --conf spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition=300 \
  --conf spark.streaming.dynamicAllocation.enabled=false \
  --conf spark.dynamicAllocation.enabled=false \
  --class com.kafkaStreaming.main.Main \
  /path/to/jar.jar

它自己的代码非常简单,它接收来自Kafka的流运行foreachRDD以将其保存到S3:

import kafka.serializer.StringDecoder
import org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec
import org.joda.time.format.DateTimeFormat
import org.joda.time.{DateTime, DateTimeZone}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext, Time}

object Main {
  def main(args: Array[String]) {

    val outputDirectory = "s3://bucketName/sparkOutput/"
    val topic = "TopicName"
    val topicsSet = topic.split(",").toSet
    val kafkaBroker = 10.0.0.10:9092
    val kafkaParams = Map[String,String](("metadata.broker.list" -> kafkaBroker))
    val batchInterval = 5

    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("sparkStreaming_tests")
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(batchInterval))

    val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](
      ssc, kafkaParams, topicsSet)

    stream.map(_._2).foreachRDD {( rdd,time:Time) =>
      val batchTime=new DateTime(time.milliseconds)
      rdd.saveAsTextFile(
        outputDirectory +
          "/" + "part_date=" + batchTime.toString(DateTimeFormat.forPattern("yyyy-MM-dd")) +
          "/" + "part_hour=" + batchTime.toString(DateTimeFormat.forPattern("HH")) +
          "/" + batchTime.toString(DateTimeFormat.forPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))
        , classOf[BZip2Codec])
    }

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

搜索谷歌我发现了这个Jira:https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-12619

有人遇到过这个问题吗? 这个问题是否有任何已知的解决方法?

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