Spark Streaming 的一些问题

Spark Streaming 的一些问题，做选型前关注这些问题可以有效的降低使用风险。

checkpoint

checkpoint 是个很好的恢复机制。但是方案比较粗暴，直接通过序列化的机制写入到文件系统，导致代码变更和配置变更无法生效。实际场景是升级往往比系统崩溃的频率高太多。但是升级需要能够无缝的衔接上一次的偏移量。所以spark streaming在无法容忍数据有丢失的情况下，你需要自己记录偏移量，然后从上一次进行恢复。

我们目前是重写了相关的代码，每次记录偏移量，不过只有在升级的时候才会读取自己记录的偏移量，其他情况都是依然采用checkpoint机制。


Kafka

这个和Spark Streaming相关，也不太相关。说相关是因为Spark 对很多异常处理比较简单。很多是和Kafka配置相关的。我举个例子：

如果消息体太大了，超过 fetch.message.max.bytes=1m,那么Spark Streaming会直接抛出OffsetOutOfRangeException异常，然后停止服务。
对应的错误会从这行代码抛出：
if (!iter.hasNext) {
 assert(requestOffset == part.untilOffset, errRanOutBeforeEnd(part))
 finished = true
 null.asInstanceOf[R]
}


其实就是消费的完成后 实际的消费数据量和预先估计的量不一致。
你在日志中看到的信息其实是这个代码答应出来的：
private def errRanOutBeforeEnd(part: KafkaRDDPartition): String =
 s"Ran out of messages before reaching ending offset ${part.untilOffset} " +
 s"for topic ${part.topic} partition ${part.partition} start ${part.fromOffset}." +    " This should not happen, and indicates that messages may have been lost"


解决办法自然是把 fetch.message.max.bytes 设置大些。


如果你使用Spark Streaming去追数据，从头开始消费kafka,而Kafka因为某种原因，老数据快速的被清理掉，也会引发OffsetOutOfRangeException错误。并且使得Spark Streaming程序异常的终止。


解决办法是事先记录kafka偏移量和时间的关系(可以隔几秒记录一次)，然后根据时间找到一个较大的偏移量开始消费。

或者你根据目前Kafka新增数据的消费速度，给smallest获取到的偏移量再加一个较大的值，避免出现Spark Streaming 在fetch的时候数据不存在的情况。


textFileStream

其实使用textFileStream 的人应该也不少。因为可以很方便的监控HDFS上某个文件夹下的文件，并且进行计算。这里我们遇到的一个问题是，如果底层比如是压缩文件，遇到有顺坏的文件，你是跳不过去的，直接会让Spark Streaming 异常退出。 官方并没有提供合适的方式让你跳过损坏的文件。我们目前是通过重写FileInputDStream 等相关类来修正该问题。


内存

Shuffle (尤其是每个周期数据量很大的情况)是Spark Streaming 不可避免的疼痛。譬如，与Kafka的集成, Kafka的分区数决定了你的并行度(我们假设你使用Direct Approach的模式集成)。你为了获得更大的并行度，则需要进行一次repatition。 为了能够避免Shuffle,并且提高Spark Streaming处理的并行度，我们重写了DirectKafkaInputDStream,KafkaRDD,KafkaUtils等类，实现可以按Kafka 分区按倍数扩大并行度。

我们期望官方能够实现将一个Kafka的partition 映射为多个Spark 的partition,避免数据的多次移动。


再次，如果单个Executor 并行度过大，可能也会导致对内存压力增大。在使用Spark Streaming的过程中，我们多次遇到Executor Lost 相关的问题(譬如 shuffle fetch 失败，Task失败重试等)，目前比较有效的方式是：

提高Executor 数目
减少单个Executor的 CPU 核数

为了保证处理的效率，请保证CPU总核数保持不变。


监控

Spark Streaming 的UI 上的Executors Tab缺少一个最大的监控，就是Worker内存GC详情。虽然我们可以将这些信息导入到 第三方监控中，然而终究是不如在 Spark UI上展现更加方便。 为此我们也将该功能列入研发计划。