本文为您介绍使用Spark过程中的常见问题。

如何自检项目工程？

建议您检查如下内容：
  • 检查pom.xml。
    <dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-core_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${spark.version}</version>
    <scope>provided</scope> // spark-xxxx_${scala.binary.version} 依赖scope必须是provided。
</dependency>
  • 检查主类spark.master。
    val spark = SparkSession
      .builder()
      .appName("SparkPi")
      .config("spark.master", "local[4]") // 如果是以yarn-cluster方式提交，代码中如果有local[N]的配置，将会报错。
      .getOrCreate()
  • 检查主类Scala代码。
    object SparkPi { // 必须是object，如果在IDEA创建文件的时候写为class，main函数是无法加载的。
  def main(args: Array[String]) {
    val spark = SparkSession
      .builder()
      .appName("SparkPi")
      .getOrCreate()
  • 检查主类代码配置。
    val spark = SparkSession
      .builder()
      .appName("SparkPi")
      .config("key1", "value1")
      .config("key2", "value2")
      .config("key3", "value3")
      ...  // 如果执行local测试时，将MaxCompute配置在hard-code代码里，部分配置是无法生效的。
      .getOrCreate()
    说明 建议您在使用yarn-cluster方式提交任务时，将配置项都写在spark-defaults.conf中。

如何将开源Spark代码迁移至MaxCompute Spark？

具体场景如下：
  • 作业无需访问MaxCompute表和OSS。

    您可以直接运行已有JAR包，详情请参见搭建开发环境。对于Spark或Hadoop的依赖必须设置为provided。

  • 作业需要访问MaxCompute表。

    配置相关依赖后重新打包即可，详情请参见搭建开发环境。

  • 访问OSS所需要的包，打通网络请参见Spark访问VPC实例。

    配置相关依赖后重新打包即可，详情请参见搭建开发环境。

如何通过Spark访问VPC环境内的服务？

详情请参见Spark访问VPC实例。

spark-defaults.conf提供的ID和Key错误，如何处理？

  • 问题现象：报错信息如下。
    Stack:
com.aliyun.odps.OdpsException: ODPS-0410042:
Invalid signature value - User signature dose not match
  • 解决方法：请检查spark-defaults.conf提供的ID、Key和阿里云官网控制台用户信息管理中的AccessKey ID、Access Key Secret是否一致，如果不一致，请修改一致。

提示权限不足，如何处理？

  • 问题现象：报错信息如下。
    Stack:
com.aliyun.odps.OdpsException: ODPS-0420095: 
Access Denied - Authorization Failed [4019], You have NO privilege 'odps:CreateResource' on {acs:odps:*:projects/*}
  • 解决方法：需要项目空间所有者授予Resource的Read和Create权限。授权详情请参见授权。

项目不支持运行Spark作业，如何处理？

  • 问题现象：报错信息如下。
    Exception in thread "main" org.apache.hadoop.yarn.exceptions.YarnException: com.aliyun.odps.OdpsException: ODPS-0420095: Access Denied - The task is not in release range: CUPID
  • 解决方法：您需要确认项目所在的区域是否已经提供了MaxCompute Spark服务。如果已经提供MaxCompute Spark服务，请检查Spark-defaults.conf配置信息，详情请参见搭建开发环境。您也可以提工单或加入钉钉群：21969532（MaxCompute Spark支持群）咨询。

运行Spark作业时，报错No space left on device，如何处理？

Spark使用网盘进行本地存储。Shuffle数据和BlockManager溢出的数据均存储在网盘上。网盘的大小通过spark.hadoop.odps.cupid.disk.driver.device_size参数控制，默认为20 GB，最大为100 GB。如果调整到100 GB仍然报此错误，需要分析具体原因。常见原因为数据倾斜，在Shuffle或者Cache过程中数据集中分布在某些Block。此时可以缩小单个Executor的核数（spark.executor.cores），增加Executor的数量（spark.executor.instances）。

如何把JAR包当成资源来引用？

您可以通过参数spark.hadoop.odps.cupid.resources指定需要引用的资源。资源可以多个项目共享，建议您设置相关权限确保数据安全。示例如下。
spark.hadoop.odps.cupid.resources = projectname.xx0.jar,projectname.xx1.jar

运行Spark作业时，报错找不到表或视图，如何处理？

  • 问题现象：报错信息如下。
    Table or view not found:xxx
  • 解决办法：请检查报错的表在项目空间中是否存在。
    • 如果不存在，请创建表。
    • 如果存在，请检查是否打开了Hive的catalog配置。如果是打开的，请去掉此配置。报错示例如下，需要去掉enableHiveSupport()。
      spark = SparkSession.builder.appName(app_name).enableHiveSupport().getOrCreate()

运行Spark作业时，打印的中文乱码，如何处理？

您需要添加如下配置。
"--conf" "spark.executor.extraJavaOptions=-Dfile.encoding=UTF-8 -Dsun.jnu.encoding=UTF-8"
"--conf" "spark.driver.extraJavaOptions=-Dfile.encoding=UTF-8 -Dsun.jnu.encoding=UTF-8"

Spark调用公网第三方任务时报错，如何处理？

Spark不能调用公网第三方任务，网络不通。

您可以在VPC中搭建Nginx反向代理，通过代理访问公网。Spark支持直接访问VPC，详情请参见Spark访问VPC实例。

运行Spark作业时，报错Shutdown hook called before final status was reported，是什么原因？

  • 问题现象：报错示例如下。
    App Status: SUCCEEDED, diagnostics: Shutdown hook called before final status was reported.
  • 问题原因：提交到集群的user main并没有通过AM（ApplicationMaster）申请集群资源。例如，用户没有新建SparkContext或用户在代码中设置spark.master为local。

运行Spark作业时，发生JAR包版本冲突类错误，如何处理？

  • 问题现象：报错示例如下。
    User class threw exception: java.lang.NoSuchMethodError
  • 解决方法：
    1. 在$SPARK_HOME/jars路径下找出异常类所在的JAR。
    2. 执行如下命令定位第三方库的坐标以及版本。
      grep <异常类类名> $SPARK_HOME/jars/*.jar
    3. 在Spark作业根目录下，执行如下命令查看整个工程的所有依赖。
      mvn dependency:tree
    4. 找到对应的依赖后，执行如下命令排除冲突包。
      maven dependency exclusions
    5. 重新编译并提交代码。

运行Spark作业时，发生ClassNotFound类错误，如何处理？

  • 问题现象：报错示例如下。
    java.lang.ClassNotFoundException: xxxx.xxx.xxxxx
  • 解决方法：
    1. 执行如下命令查看您提交的JAR包里是否存在该类定义。
      jar -tf <作业JAR包> | grep <类名称>
    2. 检查pom.xml文件中的依赖是否正确。
    3. 使用Shade方式提交JAR包。

运行Spark作业时，报错The task is not in release range，如何处理？

  • 问题现象：报错示例如下。
    The task is not in release range: CUPID
  • 解决方法：请您提工单，开启该区域的MaxCompute Spark服务。

运行Spark作业时，报错You have NO privilege，如何处理？

  • 问题现象：报错示例如下。
    Tcom.aliyun.odps.OdpsException: ODPS-0420095: 
Access Denied - Authorization Failed [4019], You have NO privilege 'odps:CreateResource' on {acs:odps:*:projects/*}
  • 解决方法：用来提交Spark作业的主账号或子账号没有对应权限，需要授权，详情请参见授权。

运行Spark作业时，报错User signature dose not match，如何处理？

  • 问题现象：报错示例如下。
    Invalid signature value - User signature dose not match
  • 解决方法：通常是spark-defaults.conf中的spark.hadoop.odps.access.id和spark.hadoop.odps.access.key填写有误导致。请您确认并修改AccessKey ID和AccessKey Secret信息。

运行Spark作业时，报错java.io.UTFDataFormatException，如何处理？

  • 问题现象：报错示例如下。
    java.io.UTFDataFormatException: encoded string too long: 2818545 bytes
  • 解决方法：调整spark-defaults.conf中spark.hadoop.odps.cupid.disk.driver.device_size参数的值。默认为20 GB，最大支持100 GB。

在DataWorks上运行ODPS Spark节点的步骤是什么？

  1. 在本地Python环境中编辑Spark代码并打包。本地Python环境版本要求为Python 2.7。
    说明 由于DataWorks仅支持2.7环境，因此要求本地环境为Python 2.7。
  2. 上传资源包至DataWorks。详情请参见创建MaxCompute资源。
  3. 在DataWorks上创建ODPS Spark节点。详情请参见创建ODPS Spark节点。
  4. 编写代码并运行节点，在DataWorks控制台上即可查看运行结果。

如何将Spark流式读取的DataHub数据写入MaxCompute？

示例代码请参见DataHub。

MaxCompute Spark如何在本地进行调试？

您可以通过IntelliJ IDEA在本地进行调试。详情请参见搭建开发环境

如何通过Spark处理MaxCompute中的表数据？

MaxCompute Spark支持Local、Cluster和DataWorks运行模式。三种模式的配置不同，详情请参见运行模式。

MaxCompute Spark支持原生Spark哪个版本？

支持Spark 1.6.3和Spark 2.3.0两个版本。

如何通过Spark传入参数？

传参详情请参见Spark on Dataworks。