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在Jboss上托管spark作业并尝试连接到master时,为单向消息调用RpcHandler #receive()时出错

在Jboss上托管Spark作业并尝试连接到master时,出现了单向消息调用RpcHandler #receive()时的错误。这个错误通常是由于网络通信问题或配置错误导致的。

为了解决这个问题,可以按照以下步骤进行排查和修复:

  1. 确保网络连接正常:检查Jboss所在的服务器与Spark master节点之间的网络连接是否正常。可以尝试使用ping命令或telnet命令验证网络连通性。
  2. 检查防火墙设置:确保Jboss所在的服务器上的防火墙没有阻止与Spark master节点之间的通信。如果有防火墙规则限制了通信,需要相应地进行配置。
  3. 检查Spark配置:检查Spark作业的配置文件,确保正确配置了Spark master节点的地址和端口。可以通过修改Spark配置文件(通常是spark-defaults.conf)来指定master节点的地址和端口。
  4. 检查Jboss配置:检查Jboss的配置文件,确保正确配置了与Spark通信相关的参数。具体的配置方式可能因Jboss的版本和使用的组件而有所不同,可以参考Jboss的官方文档或社区支持资源进行配置。
  5. 检查依赖项和版本兼容性:确保Jboss和Spark之间的依赖项和版本兼容。如果使用的Spark版本较新,可能需要更新Jboss的相关组件或库以支持新的特性或协议。

如果以上步骤都没有解决问题,可以尝试以下额外的排查方法:

  • 检查日志文件:查看Jboss和Spark的日志文件,寻找更详细的错误信息或异常堆栈跟踪,以便更好地定位问题所在。
  • 检查网络安全设置:如果使用了网络安全组件或配置,确保正确配置了相关的权限和访问控制规则,以允许Jboss与Spark master节点之间的通信。
  • 检查版本兼容性:确保使用的Jboss版本和Spark版本之间兼容,并且没有已知的不兼容性问题。
  • 检查其他配置项:检查其他可能影响通信的配置项,例如代理设置、身份验证配置等。

总结:在Jboss上托管Spark作业并尝试连接到master时,出现单向消息调用RpcHandler #receive()时的错误通常是由于网络通信问题或配置错误导致的。通过检查网络连接、防火墙设置、Spark和Jboss的配置、依赖项和版本兼容性等方面,可以解决这个问题。如果问题仍然存在,可以进一步查看日志文件和检查网络安全设置、版本兼容性等。

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Hadoop学习笔记(四)之YARN

之前,MapReduce 是 Master/Slave 结构,也就是集群中一个 Job Tracker 多个 Task Tracker 。 Job Tracker 负责资源管理和作业调度,Task Tracker 负责定期向 Job Tracker 报告节点的状态(节点死活,资源使用情况、任务执行情况)以及接收 Job Tracker 的命令来执行。不知你是否发现,问题就出现在这一个 Job Tracker 上,它挂掉,整个集群都完蛋。而且它由于负责了所有节点的RPC 请求,压力可想而知,也因此成为了节点规模扩大的瓶颈。最后一点便是集群仅支持 MapReduce,不支持其他计算框架。如果想使用 Spark 呢?对不起,再搭建一个集群,想使用 HBase 只能再搭建一个集群。这样的一堆集群既不好管理,又使得资源利用率极低(一段时间内这个集群忙,那个集群闲),同时跨集群的数据转移更是问题。于是乎,YARN 诞生了。更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』

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spark面试题目_面试提问的问题及答案

1.Spark master使用zookeeper进行HA的,有哪些元数据保存在Zookeeper? 答:spark通过这个参数spark.deploy.zookeeper.dir指定master元数据在zookeeper中保存的位置,包括Worker,Driver和Application以及Executors。standby节点要从zk中,获得元数据信息,恢复集群运行状态,才能对外继续提供服务,作业提交资源申请等,在恢复前是不能接受请求的。另外,Master切换需要注意2点 1)在Master切换的过程中,所有的已经在运行的程序皆正常运行!因为Spark Application在运行前就已经通过Cluster Manager获得了计算资源,所以在运行时Job本身的调度和处理和Master是没有任何关系的! 2) 在Master的切换过程中唯一的影响是不能提交新的Job:一方面不能够提交新的应用程序给集群,因为只有Active Master才能接受新的程序的提交请求;另外一方面,已经运行的程序中也不能够因为Action操作触发新的Job的提交请求; 2.Spark master HA 主从切换过程不会影响集群已有的作业运行,为什么? 答:因为程序在运行之前,已经申请过资源了,driver和Executors通讯,不需要和master进行通讯的。 3.Spark on Mesos中,什么是的粗粒度分配,什么是细粒度分配,各自的优点和缺点是什么? 答:1)粗粒度:启动时就分配好资源, 程序启动,后续具体使用就使用分配好的资源,不需要再分配资源;好处:作业特别多时,资源复用率高,适合粗粒度;不好:容易资源浪费,假如一个job有1000个task,完成了999个,还有一个没完成,那么使用粗粒度,999个资源就会闲置在那里,资源浪费。2)细粒度分配:用资源的时候分配,用完了就立即回收资源,启动会麻烦一点,启动一次分配一次,会比较麻烦。 4.如何配置spark master的HA? 1)配置zookeeper 2)修改spark_env.sh文件,spark的master参数不在指定,添加如下代码到各个master节点 export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS=”-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=zk01:2181,zk02:2181,zk03:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark” 3) 将spark_env.sh分发到各个节点 4)找到一个master节点,执行./start-all.sh,会在这里启动主master,其他的master备节点,启动master命令: ./sbin/start-master.sh 5)提交程序的时候指定master的时候要指定三台master,例如 ./spark-shell –master spark://master01:7077,master02:7077,master03:7077 5.Apache Spark有哪些常见的稳定版本,Spark1.6.0的数字分别代表什么意思? 答:常见的大的稳定版本有Spark 1.3,Spark1.6, Spark 2.0 ,Spark1.6.0的数字含义 1)第一个数字:1 major version : 代表大版本更新,一般都会有一些 api 的变化,以及大的优化或是一些结构的改变; 2)第二个数字:6 minor version : 代表小版本更新,一般会新加 api,或者是对当前的 api 就行优化,或者是其他内容的更新,比如说 WEB UI 的更新等等; 3)第三个数字:0 patch version , 代表修复当前小版本存在的一些 bug,基本不会有任何 api 的改变和功能更新;记得有一个大神曾经说过,如果要切换 spark 版本的话,最好选 patch version 非 0 的版本,因为一般类似于 1.2.0, … 1.6.0 这样的版本是属于大更新的,有可能会有一些隐藏的 bug 或是不稳定性存在,所以最好选择 1.2.1, … 1.6.1 这样的版本。 通过版本号的解释说明,可以很容易了解到,spark2.1.1的发布时是针对大版本2.1做的一些bug修改,不会新增功能,也不会新增API,会比2.1.0版本更加稳定。 6.driver的功能是什么? 答: 1)一个Spark作业运行时包括一个Driver进程,也是作业的主进程,具有main函数,并且有SparkContext的实例,是程序的人口点;2)功能:负责向集群申请资源,向master注册信息,负责了作业的调度,,负责作业的解析、生成Stage并调度Task到E

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