Spark Listener EventLoggingListener выбрал исключение/ConcurrentModificationException

В нашем приложении (Spark 2.0.1) это исключение часто появляется. Я ничего не могу с этим поделать. Что может быть причиной?

16/10/27 11:18:24 ERROR LiveListenerBus: Listener EventLoggingListener threw an exception
java.util.ConcurrentModificationException
    at java.util.ArrayList$Itr.checkForComodification(ArrayList.java:901)
    at java.util.ArrayList$Itr.next(ArrayList.java:851)
    at scala.collection.convert.Wrappers$JIteratorWrapper.next(Wrappers.scala:43)
    at scala.collection.Iterator$class.foreach(Iterator.scala:893)
    at scala.collection.AbstractIterator.foreach(Iterator.scala:1336)
    at scala.collection.IterableLike$class.foreach(IterableLike.scala:72)
    at scala.collection.AbstractIterable.foreach(Iterable.scala:54)
    at scala.collection.generic.Growable$class.$plus$plus$eq(Growable.scala:59)
    at scala.collection.mutable.ListBuffer.$plus$plus$eq(ListBuffer.scala:183)
    at scala.collection.mutable.ListBuffer.$plus$plus$eq(ListBuffer.scala:45)
    at scala.collection.TraversableLike$class.to(TraversableLike.scala:590)
    at scala.collection.AbstractTraversable.to(Traversable.scala:104)
    at scala.collection.TraversableOnce$class.toList(TraversableOnce.scala:294)
    at scala.collection.AbstractTraversable.toList(Traversable.scala:104)
    at org.apache.spark.util.JsonProtocol$.accumValueToJson(JsonProtocol.scala:314)
    at org.apache.spark.util.JsonProtocol$$anonfun$accumulableInfoToJson$5.apply(JsonProtocol.scala:291)
    at org.apache.spark.util.JsonProtocol$$anonfun$accumulableInfoToJson$5.apply(JsonProtocol.scala:291)
    at scala.Option.map(Option.scala:146)
    at org.apache.spark.util.JsonProtocol$.accumulableInfoToJson(JsonProtocol.scala:291)
    at org.apache.spark.util.JsonProtocol$$anonfun$taskInfoToJson$12.apply(JsonProtocol.scala:283)
    at org.apache.spark.util.JsonProtocol$$anonfun$taskInfoToJson$12.apply(JsonProtocol.scala:283)
    at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$map$1.apply(TraversableLike.scala:234)
    at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$map$1.apply(TraversableLike.scala:234)
    at scala.collection.immutable.List.foreach(List.scala:381)
    at scala.collection.generic.TraversableForwarder$class.foreach(TraversableForwarder.scala:35)
    at scala.collection.mutable.ListBuffer.foreach(ListBuffer.scala:45)
    at scala.collection.TraversableLike$class.map(TraversableLike.scala:234)
    at scala.collection.AbstractTraversable.map(Traversable.scala:104)
    at org.apache.spark.util.JsonProtocol$.taskInfoToJson(JsonProtocol.scala:283)
    at org.apache.spark.util.JsonProtocol$.taskEndToJson(JsonProtocol.scala:145)
    at org.apache.spark.util.JsonProtocol$.sparkEventToJson(JsonProtocol.scala:76)
    at org.apache.spark.scheduler.EventLoggingListener.logEvent(EventLoggingListener.scala:137)
    at org.apache.spark.scheduler.EventLoggingListener.onTaskEnd(EventLoggingListener.scala:157)
    at org.apache.spark.scheduler.SparkListenerBus$class.doPostEvent(SparkListenerBus.scala:45)
    at org.apache.spark.scheduler.LiveListenerBus.doPostEvent(LiveListenerBus.scala:36)
    at org.apache.spark.scheduler.LiveListenerBus.doPostEvent(LiveListenerBus.scala:36)
    at org.apache.spark.util.ListenerBus$class.postToAll(ListenerBus.scala:63)
    at org.apache.spark.scheduler.LiveListenerBus.postToAll(LiveListenerBus.scala:36)
    at org.apache.spark.scheduler.LiveListenerBus$$anon$1$$anonfun$run$1$$anonfun$apply$mcV$sp$1.apply$mcV$sp(LiveListenerBus.scala:94)
    at org.apache.spark.scheduler.LiveListenerBus$$anon$1$$anonfun$run$1$$anonfun$apply$mcV$sp$1.apply(LiveListenerBus.scala:79)
    at org.apache.spark.scheduler.LiveListenerBus$$anon$1$$anonfun$run$1$$anonfun$apply$mcV$sp$1.apply(LiveListenerBus.scala:79)
    at scala.util.DynamicVariable.withValue(DynamicVariable.scala:58)
    at org.apache.spark.scheduler.LiveListenerBus$$anon$1$$anonfun$run$1.apply$mcV$sp(LiveListenerBus.scala:78)
    at org.apache.spark.util.Utils$.tryOrStopSparkContext(Utils.scala:1249)
    at org.apache.spark.scheduler.LiveListenerBus$$anon$1.run(LiveListenerBus.scala:77)

РЕДАКТИРОВАТЬ:. Еще одна информация, наше приложение долгое время и возобновление из потенциально неэффективного контекста искры, мы используем метод SparkBuilder.getOrCreate() между двумя "заданиями". Может ли это испортиться с слушателями?

Ответы

Ответ 1

Это известная проблема в Spark 2.0.1 (SPARK-17816) и будет зафиксирована с помощью Spark 2.0.2/2.1.0 (связанный запрос на растяжение).

Чтобы избавиться от исключения, не дожидаясь Spark 2.0.2/2.1.0, клонируйте последнюю, нестабильную версию искры и построить apache-spark вручную.

Обновление: Они выпустили Spark 2.0.2!

Ответ 2

Мы также просто обновились до Spark 2.0.1 и начали видеть одно и то же исключение. Мы сузили причину до раздела кода Python, содержащего следующую идиому:

a = spark_context.textFile('..')
a = a.map(stuff)
b = a.filter(stuff).map(stuff)

У меня были проблемы в прошлом с переменным самоназначением в Spark, но после обновления до 2.0.1 проблема стала очень острой, и мы начали видеть исключения ConcurrentModification.

Исправление для нас - это просто изменение кода, чтобы не выполнять самоопределения.