Каков правильный способ запуска/остановки работы с искровыми потоками в пряже?

Ответ 1

• Вы можете закрыть консоль spark-submit. Работа выполняется в фоновом режиме уже при записи состояния RUNNING.
• Журналы видны сразу после завершения приложения. Во время выполнения все журналы доступны непосредственно на рабочих узлах локально (вы можете видеть в веб-интерфейсе пользователя ресурса YARN) и агрегируются в HDFS после завершения задания.
• yarn application -kill, вероятно, лучший способ остановить приложение Spark streaming, но оно не идеально. Было бы лучше сделать некоторое изящное завершение, чтобы остановить все потоковые приемники и остановить потоковый контекст, но я лично не знаю, как это сделать.

Ответ 2

Наконец-то я нахожу способ безопасно закрыть работу с искровым потоком.

• записать поток сервера сокетов ждать остановки потока.

    package xxx.xxx.xxx

    import java.io.{BufferedReader, InputStreamReader}
    import java.net.{ServerSocket, Socket}

    import org.apache.spark.streaming.StreamingContext

    object KillServer {

      class NetworkService(port: Int, ssc: StreamingContext) extends Runnable {
        val serverSocket = new ServerSocket(port)

        def run() {
          Thread.currentThread().setName("Zhuangdy | Waiting for graceful stop at port " + port)
          while (true) {
            val socket = serverSocket.accept()
            (new Handler(socket, ssc)).run()
          }
        }
      }

      class Handler(socket: Socket, ssc: StreamingContext) extends Runnable {
        def run() {
          val reader = new InputStreamReader(socket.getInputStream)
          val br = new BufferedReader(reader)
          if (br.readLine() == "kill") {
            ssc.stop(true, true)
          }
          br.close();
        }
      }

      def run(port:Int, ssc: StreamingContext): Unit ={
        (new NetworkService(port, ssc)).run
      }
    }

2. в вашем методе main, где вы начинаете потоковый контекст, добавьте следующий код

   ssc.start()
   KillServer.run(11212, ssc)
   ssc.awaitTermination()

3. Напишите spark-submit для отправки заданий в пряжу и прямой вывод в файл, который вы будете использовать позже

    spark-submit --class "com.Mainclass" \        
            --conf "spark.streaming.stopGracefullyOnShutdown=true" \        
            --master yarn-cluster  --queue "root"  \        
            --deploy-mode cluster \
            --executor-cores 4 --num-executors 8 --executor-memory 3G \
            hdfs:///xxx.jar > output 2>&1 &

4. Наконец, безопасная работа по отключению искрового потока без потери данных или результата вычисления не сохраняется!!! (Штрих-сервер, который используется для прекращения потокового контекста, изящно работает на драйвере, поэтому вы получите результат шага 3, чтобы получить драйвер addr, и используя echo nc для отправки команды уничтожения сокета)

    #!/bin/bash
    driver=`cat output | grep ApplicationMaster | grep -Po '\d+.\d+.\d+.\d+'`
    echo "kill" | nc $driver 11212
    driverid=`yarn application -list 2>&1 | grep ad.Stat | grep -Po 'application_\d+_\d+'`
    yarn application -kill $driverid

Ответ 3

3. Каков ваш источник данных? Если он надежный, как прямой приемник Kafka, остановка уничтожения пряжи должна быть прекрасной. Когда ваше приложение перезагрузится, оно будет считываться с последнего полного смещения партии. Если источник данных не является надежным или вы хотите обработать изящное завершение самостоятельно, вы должны реализовать какой-то внешний крючок в потоковом контексте. Я столкнулся с одной и той же проблемой, и в итоге я создал небольшой взлом, чтобы добавить новую вкладку в webui, которая действует как кнопка остановки.

Ответ 4

Последний элемент головоломки - это то, как остановить приложение Spark Streaming, развернутое на YARN, изящно. Стандартный метод остановки (или, скорее, убийства) приложения YARN используется командой yarn application -kill [applicationId]. И эта команда останавливает приложение Spark Streaming, но это может произойти в середине партии. Поэтому, если задание считывает данные из Kafka, сохраняет результаты обработки на HDFS и, наконец, совершает смещения Kafka, вы должны ожидать дублирования данных на HDFS, когда работа была остановлена ​​непосредственно перед выполнением смещений.

Первой попыткой решить изящную проблему выключения было вызов метода остановки контекстного потока Spark в hookdown завершения.

sys.addShutdownHook {
    streamingContext.stop(stopSparkContext = true, stopGracefully = true)
}

Разочарование крюка выключения слишком поздно, чтобы закончить начатую партию, и приложение Spark убито почти сразу. Кроме того, нет никакой гарантии, что курок остановки будет вызван JVM вообще.

Во время написания этого сообщения в блоге единственный подтвержденный способ законсервирования отключить приложение Spark Streaming на YARN - это как-то уведомлять приложение о запланированном завершении работы, а затем останавливать потоковый контекст программно (но не от завершения остановки). Команда yarn application -kill должна использоваться только в качестве последнего средства, если заявленное приложение не прекратилось после определенного таймаута.

Приложение может быть уведомлено о запланированном завершении работы с использованием файла маркера на HDFS (самый простой способ) или с использованием простой конечной точки Socket/HTTP, отображаемой на драйвере (сложным способом).

Поскольку мне нравится принцип KISS, ниже вы можете найти псевдокод оболочки script для запуска/остановки приложения Spark Streaming с использованием файла маркера:

start() {
    hdfs dfs -touchz /path/to/marker/my_job_unique_name
    spark-submit ...
}

stop() {
    hdfs dfs -rm /path/to/marker/my_job_unique_name
    force_kill=true
    application_id=$(yarn application -list | grep -oe "application_[0-9]*_[0-9]*"`)
    for i in `seq 1 10`; do
        application_status=$(yarn application -status ${application_id} | grep "State : \(RUNNING\|ACCEPTED\)")
        if [ -n "$application_status" ]; then
            sleep 60s
        else
            force_kill=false
            break
        fi
    done
    $force_kill && yarn application -kill ${application_id}
}

В приложении Spark Streaming фоновый поток должен контролировать файл маркера, а когда файл исчезает, остановите контекст, вызывающий

streamingContext.stop(stopSparkContext = true, stopGracefully = true)

Также вы можете сослаться на http://blog.parseconsulting.com/2017/02/how-to-shutdown-spark-streaming-job.html