Подтвердить что ты не робот

Автономный искровой кластер. Невозможно отправить заявку программно → java.io.InvalidClassException

Спарк, я совершенно новый для Искры, вот почему я надеюсь на вашу помощь.

Я пытаюсь запланировать простую работу на искровом кластере с моего ноутбука. Несмотря на это, когда я отправляю его с помощью ./spark-submit, он генерирует исключение, когда я пытаюсь сделать это программно.

Окружающая среда: - Искра - 1 мастер node и 2 рабочих узла (автономный режим). Искра не была скомпилирована, но бинарные файлы были загружены. Версия искры - 1.0.2 - версия java "1.7.0_45" - Ящик приложения находится везде (на клиенте и на рабочих узлах в одном и том же месте); - Файл README.md также скопирован на каждый node;

Приложение, которое я пытаюсь запустить:

val logFile = "/user/vagrant/README.md"

val conf = new SparkConf()
conf.setMaster("spark://192.168.33.50:7077")
conf.setAppName("Simple App")
conf.setJars(List("file:///user/vagrant/spark-1.0.2-bin-hadoop1/bin/hello-apache-spark_2.10-1.0.0-SNAPSHOT.jar"))
conf.setSparkHome("/user/vagrant/spark-1.0.2-bin-hadoop1")

val sc = new SparkContext(conf)

val logData = sc.textFile(logFile, 2).cache()

...

Таким образом, проблема заключается в том, что это приложение успешно запускается на кластере, когда я это делаю:

./spark-submit --class com.paycasso.SimpleApp --master spark://192.168.33.50:7077 --deploy-mode client file:///home/vagrant/spark-1.0.2-bin-hadoop1/bin/hello-apache-spark_2.10-1.0.0-SNAPSHOT.jar

Но это не работает, когда я пытаюсь сделать то же самое программно, вызывая sbt run

Вот стек, который я получаю на master node:

14/09/04 15:09:44 ERROR Remoting: org.apache.spark.deploy.ApplicationDescription; local class incompatible: stream classdesc serialVersionUID = -6451051318873184044, local class serialVersionUID = 583745679236071411
java.io.InvalidClassException: org.apache.spark.deploy.ApplicationDescription; local class incompatible: stream classdesc serialVersionUID = -6451051318873184044, local class serialVersionUID = 583745679236071411
    at java.io.ObjectStreamClass.initNonProxy(ObjectStreamClass.java:617)
    at java.io.ObjectInputStream.readNonProxyDesc(ObjectInputStream.java:1622)
    at java.io.ObjectInputStream.readClassDesc(ObjectInputStream.java:1517)
    at java.io.ObjectInputStream.readOrdinaryObject(ObjectInputStream.java:1771)
    at java.io.ObjectInputStream.readObject0(ObjectInputStream.java:1350)
    at java.io.ObjectInputStream.defaultReadFields(ObjectInputStream.java:1990)
    at java.io.ObjectInputStream.readSerialData(ObjectInputStream.java:1915)
    at java.io.ObjectInputStream.readOrdinaryObject(ObjectInputStream.java:1798)
    at java.io.ObjectInputStream.readObject0(ObjectInputStream.java:1350)
    at java.io.ObjectInputStream.readObject(ObjectInputStream.java:370)
    at akka.serialization.JavaSerializer$$anonfun$1.apply(Serializer.scala:136)
    at scala.util.DynamicVariable.withValue(DynamicVariable.scala:57)
    at akka.serialization.JavaSerializer.fromBinary(Serializer.scala:136)
    at akka.serialization.Serialization$$anonfun$deserialize$1.apply(Serialization.scala:104)
    at scala.util.Try$.apply(Try.scala:161)
    at akka.serialization.Serialization.deserialize(Serialization.scala:98)
    at akka.remote.serialization.MessageContainerSerializer.fromBinary(MessageContainerSerializer.scala:58)
    at akka.serialization.Serialization$$anonfun$deserialize$1.apply(Serialization.scala:104)
    at scala.util.Try$.apply(Try.scala:161)
    at akka.serialization.Serialization.deserialize(Serialization.scala:98)
    at akka.remote.MessageSerializer$.deserialize(MessageSerializer.scala:23)
    at akka.remote.DefaultMessageDispatcher.payload$lzycompute$1(Endpoint.scala:55)
    at akka.remote.DefaultMessageDispatcher.payload$1(Endpoint.scala:55)
    at akka.remote.DefaultMessageDispatcher.dispatch(Endpoint.scala:73)
    at akka.remote.EndpointReader$$anonfun$receive$2.applyOrElse(Endpoint.scala:764)
    at akka.actor.ActorCell.receiveMessage(ActorCell.scala:498)
    at akka.actor.ActorCell.invoke(ActorCell.scala:456)
    at akka.dispatch.Mailbox.processMailbox(Mailbox.scala:237)
    at akka.dispatch.Mailbox.run(Mailbox.scala:219)
    at akka.dispatch.ForkJoinExecutorConfigurator$AkkaForkJoinTask.exec(AbstractDispatcher.scala:386)
    at scala.concurrent.forkjoin.ForkJoinTask.doExec(ForkJoinTask.java:260)
    at scala.concurrent.forkjoin.ForkJoinPool$WorkQueue.runTask(ForkJoinPool.java:1339)
    at scala.concurrent.forkjoin.ForkJoinPool.runWorker(ForkJoinPool.java:1979)
    at scala.concurrent.forkjoin.ForkJoinWorkerThread.run(ForkJoinWorkerThread.java:107)

Каким может быть решение этого? Заранее благодарю вас.

4b9b3361

Ответ 1

Потеряв много времени, я нашел проблему. Несмотря на то, что я не использовал hadoop/hdfs в своей заявке, дело с клиентом. Проблема заключалась в версии hadoop-client, она отличалась от версии хауопа, для которой была создана искра. Spark hadoop версии 1.2.1, но в моем приложении было 2.4.

Когда я изменил версию клиента hadoop на 1.2.1 в моем приложении, я могу выполнить искровой код на кластере.

Ответ 2

Вместо использования регулярной библиотеки Spark Core вы можете использовать такую ​​зависимость (определенную в файле build.sbt):

resolvers += "Talend" at "https://talend-update.talend.com/nexus/content/repositories/libraries/"
libraryDependencies += "org.talend.libraries" % "spark-assembly-1.6.0-hadoop2.6.0" % "6.0.0"

/!\Эти искровые сборки -... hadoop... librairies могут быть довольно большими (и, следовательно, несовместимы с нажатием Git).

Список библиотек Spark/Hadoop, размещенных в Talend

Ответ 3

Если вы используете предварительную искру. (Нет установки sbt или maven), убедитесь, что все рабочие узлы используют ту же версию искры. Я столкнулся с той же проблемой, что и один из рабочих узлов использовал другую версию искры. поддерживайте одни и те же версии во всех узлах, решив проблему для меня. Одна машина использовала искру-2.0.0 - bin-hadoop2.7 вместо spark-2.0.0-preview-bin-hadoop2.7