为什么群集模式下的 YARN 上的 Spark 会因"Exception in thread "驱动程序" java.lang.NullPointerException"而失败?



我正在使用 emr-5.4.0 和 Spark 2.1.0。我明白NullPointerException是什么,这个问题是关于为什么在这种特殊情况下被抛出。

无法真正弄清楚为什么我在驱动程序线程中得到 NullPointerException。

我得到了这个奇怪的工作失败,并出现此错误:

18/03/29 20:07:52 INFO ApplicationMaster: Starting the user application in a separate Thread
18/03/29 20:07:52 INFO ApplicationMaster: Waiting for spark context initialization...
Exception in thread "Driver" java.lang.NullPointerException
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
at org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster$$anon$2.run(ApplicationMaster.scala:637)
18/03/29 20:07:52 ERROR ApplicationMaster: Uncaught exception:
java.lang.IllegalStateException: SparkContext is null but app is still running!
at org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster.runDriver(ApplicationMaster.scala:415)
at org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster.run(ApplicationMaster.scala:254)
at org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster$$anonfun$main$1.apply$mcV$sp(ApplicationMaster.scala:766)
at org.apache.spark.deploy.SparkHadoopUtil$$anon$1.run(SparkHadoopUtil.scala:67)
at org.apache.spark.deploy.SparkHadoopUtil$$anon$1.run(SparkHadoopUtil.scala:66)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422)
at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1698)
at org.apache.spark.deploy.SparkHadoopUtil.runAsSparkUser(SparkHadoopUtil.scala:66)
at org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster$.main(ApplicationMaster.scala:764)
at org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster.main(ApplicationMaster.scala)
18/03/29 20:07:52 INFO ApplicationMaster: Final app status: FAILED, exitCode: 10, (reason: Uncaught exception: java.lang.IllegalStateException: SparkContext is null but app is still running!)
18/03/29 20:07:52 INFO ApplicationMaster: Unregistering ApplicationMaster with FAILED (diag message: Uncaught exception: java.lang.IllegalStateException: SparkContext is null but app is still running!)
18/03/29 20:07:52 INFO ApplicationMaster: Deleting staging directory hdfs://<ip-address>.ec2.internal:8020/user/hadoop/.sparkStaging/application_1522348295743_0010
18/03/29 20:07:52 INFO ShutdownHookManager: Shutdown hook called
End of LogType:stderr

我提交了这份工作:

spark-submit --deploy-mode cluster --master yarn --num-executors 40 --executor-cores 16 --executor-memory 100g --driver-cores 8 --driver-memory 100g --class <package.class_name> --jars <s3://s3_path/some_lib.jar> <s3://s3_path/class.jar>

我的类看起来像这样:

class MyClass {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val c = new MyClass()
c.process()
}
def process(): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("my-test")
val sparkSession: SparkSession = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()
import sparkSession.implicits._
....
}
...
}

class MyClass更改为object MyClass,您就完成了。

当我们使用它时,我还会将class MyClass更改为object MyClass extends App并删除def main(args: Array[String]): Unit(如extends App所示)。

我已经报告了 Spark 2.3.0 的改进 - [SPARK-23830] 当 Spark 应用程序是 Scala 类而不是对象时,群集部署模式下的 YARN 上的 Spark 失败并出现 NullPointerException - 以便将其很好地报告给最终用户。


深入了解 Spark on YARN 的工作原理,以下消息是当 Spark 应用程序的 ApplicationMaster 启动驱动程序(您使用了--deploy-mode cluster --master yarnspark-submit

)。 应用程序

主控:在单独的线程中启动用户应用程序

在 INFO 消息之后,您应该会看到另一个:

应用程序大师:正在等待火花上下文初始化...

这是应用程序管理器运行时驱动程序初始化的一部分。

异常Exception in thread "Driver" java.lang.NullPointerException的原因是由于以下代码:

val mainMethod = userClassLoader.loadClass(args.userClass)
.getMethod("main", classOf[Array[String]])

我的理解是,此时mainMethodnull,因此以下行(mainMethodnull)"触发"NullPointerException

mainMethod.invoke(null, userArgs.toArray)

线程确实被称为Driver(如Exception in thread "Driver" java.lang.NullPointerException),如以下行所示:

userThread.setContextClassLoader(userClassLoader)
userThread.setName("Driver")
userThread.start()

行号不同,因为我使用 Spark 2.3.0 引用行,而您使用 emr-5.4.0 和 Spark 2.1.0

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