Вчера на митапе, посвященном Apache Spark, от ребят из Rambler&Co, было довольно много вопросов от участников, связанных с конфигурированием этого инструмента. Решили по его следам поделиться своим опытом. Тема непростая — поэтому предлагаем делиться опытом тоже в комментариях, может быть, мы тоже что-то не так понимаем и используем.
Небольшая вводная — как мы используем Spark. У нас есть трёхмесячная программа “Специалист по большим данным”, и весь второй модуль наши участники работают на этом инструменте. Соответственно, наша задача, как организаторов, подготовить кластер под использование в рамках такого кейса.
Особенность нашего использования заключается в том, что количество человек, одновременно работающих на Spark, может быть равно всей группе. Например, на семинаре, когда все одновременно что-то пробуют и повторяют за нашим преподавателем. А это немного-немало — под 40 человек порой. Наверное, не так много компаний в мире, которые сталкиваются с таким сценарием использования.
Далее я расскажу, как и почему мы подбирали те или иные параметры конфига.
Начнём с самого начала. У Spark есть 3 варианта работать на кластере: standalone, с использованием Mesos и с использованием YARN. Мы решили выбрать третий вариант, потому что для нас он был логичен. У нас уже есть hadoop-кластер. Наши участники хорошо уже знакомы с его архитектурой. Давайте юзать YARN.
spark.master=yarnДалее интереснее. У каждого из этих 3 вариантов развертывания есть 2 варианта деплоя: client и cluster. Исходя из документации и разных ссылок в интернете, можно сделать вывод, что client подходит для интерактивной работы — например, через jupyter notebook, а cluster больше подходит для production-решений. В нашем случае нас интересовала интерактивная работа, поэтому:
spark.deploy-mode=clientВ общем-то с этого момента Spark уже будет как-то работать на YARN, но нам этого не было достаточно. Поскольку у нас программа про большие данные, то порой участникам не хватало того, что получалось в рамках равномерной нарезки ресурсов. И тут мы нашли интересную вещь — динамическую аллокацию ресурсов. Если коротко, то суть в следующем: если у вас тяжелая задача и кластер свободен (например, с утра), то при помощи этой опции Spark вам может выдать дополнительные ресурсы. Необходимость считается там по хитрой формуле. Вдаваться в подробности не будем — она неплохо работает.
spark.dynamicAllocation.enabled=trueМы поставили этот параметр, и при запуске Spark ругнулся и не запустился. Правильно, потому что надо было читать документацию внимательнее. Там указано, что для того, чтобы все было ок, нужно еще включить дополнительный параметр.
spark.shuffle.service.enabled=trueЗачем он нужен? Когда наш джоб больше не требует такого количества ресурсов, то Spark должен вернуть их в общий пул. Самая трудозатратная стадия почти в любой MapReduce задаче — это стадия Shuffle. Этот параметр позволяет сохранять данные, которые образуются на этой стадии и соответственно освобождать executors. А executor — это процесс, который на воркере всё обсчитывает. У него есть какое-то количество процессорных ядер и какое-то количество памяти.
Добавили этот параметр. Всё вроде бы заработало. Стало заметно, что участникам реально стало выдаваться больше ресурсов, когда им было нужно. Но возникла другая проблема — в какой-то момент другие участники просыпались и тоже хотели использовать Spark, а там всё занято, и они были недовольны. Их можно понять. Стали смотреть в документацию. Там оказалось, что есть еще какое-то количество параметров, при помощи которых можно повлиять на процесс. Например, если executor находится в режиме ожидания — через какое время у него можно забрать ресурсы?
spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout=120sВ нашем случае — если ваши executors ничего не делают в течение двух минут, то, будьте добры, верните их в общий пул. Но и этого параметра не всегда хватало. Было видно, что человек уже давно ничего не делает, а ресурсы не освобождаются. Оказалось, что есть еще специальный параметр — по прошествии какого времени отбирать executors, которые содержат закэшированные данные. По дефолту этот параметр стоял — infinity! Мы его поправили.
spark.dynamicAllocation.cachedExecutorIdleTimeout=600sТо есть если в течение 5 минут ваши executors ничего не делают, отдайте-ка их в общий пул. В таком режиме скорость освобождения и выдачи ресурсов для большого количества пользователей стала достойной. Количество недовольства сократилось. Но мы решили пойти дальше и ограничить максимальное количество executors на один application — по сути на одного участника программы.
spark.dynamicAllocation.maxExecutors=19Теперь, конечно, появились недовольные с другой стороны — “кластер простаивает, а у меня всего лишь 19 executors”, но что поделать — нужен какой-то правильный баланс. Всех сделать счастливыми не получится.
И еще одна небольшая история, связанная со спецификой нашего кейса. Как-то на практическое занятие опоздали несколько человек, и у них Spark почему-то не стартовал. Мы посмотрели на количество свободных ресурсов — вроде бы есть. Spark должен стартовать. Благо, что к тому моменту документация уже где-то записалась на подкорку, и мы вспомнили, что при запуске Spark ищет себе порт, на котором стартовать. Если первый порт из диапазона занят, то он переходит к следующему по порядку. Если он свободен, то захватывает. И есть параметр, который указывает на максимальное количество попыток для этого. По умолчанию — это 16. Число меньше, чем людей в нашей группе на занятии. Соответственно, после 16 попыток Spark бросал это дело и говорил, что не могу стартануть. Мы поправили этот параметр.
spark.port.maxRetries=50Дальше расскажу о некоторых настройках, уже не сильно связанных со спецификой нашего кейса.
Для более быстрого старта Spark есть рекомендация папку jars, лежащую в домашней директории SPARK_HOME, заархивировать и положить на HDFS. Тогда он не будет тратить времени на загрузку этих джарников по воркерам.
spark.yarn.archive=hdfs:///tmp/spark-archive.zipТакже для более быстрой работы рекомендуется в качестве сериалайзера использовать kryo. Он более оптимизированный, чем тот, что по умолчанию.
spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializerИ есть еще давняя проблема Spark, что он часто валится по памяти. Часто это происходит в тот момент, когда воркеры всё посчитали и отправляют результат на драйвер. Мы сделали себе этот параметр побольше. По умолчанию, он 1Гб, мы сделали — 3.
spark.driver.maxResultSize=3072И последнее, в качестве десерта. Как обновить Spark до версии 2.1 на HortonWorks дистрибутиве — HDP 2.5.3.0. Эта версия HDP содержит в себе предустановленную версию 2.0, но мы как-то однажды для себя решили, что Spark довольно активно развивается, и каждая новая версия фиксит какие-то баги плюс дает дополнительные возможности, в том числе и для python API, поэтому решили, что нужно делать апдейт.
Скачали версию с официального сайта под Hadoop 2.7. Разархивировали, закинули в папку с HDP. Поставили симлинки как надо. Запускаем — не стартует. Пишет очень непонятную ошибку.
java.lang.NoClassDefFoundError: com/sun/jersey/api/client/config/ClientConfigПогуглив, выяснили, что Spark решил не ждать пока Hadoop разродится, и решили использовать новую версию jersey. Они сами там друг с другом ругаются на эту тему в JIRA. Решением было — скачать jersey версии 1.17.1. Закинуть это в папку jars в SPARK_HOME, снова сделать zip и закинуть на HDFS.
Эту ошибку мы обошли, но возникла новая и довольно-таки обтекаемая.
org.apache.spark.SparkException: Yarn application has already ended! It might have been killed or unable to launch application masterПри этом пробуем запускать версию 2.0 — всё ок. Попробуй догадайся, в чем дело. Мы залезли в логи этого application и увидели что-то такое:
/usr/hdp/${hdp.version}/hadoop/lib/hadoop-lzo-0.6.0.${hdp.version}.jarВ общем, по каким-то причинам hdp.version не резолвилась. Погуглив, нашли решение. Нужно в Ambari зайти в настройки YARN и добавить там параметр в custom yarn-site:
hdp.version=2.5.3.0-37Эта магия помогла, и Spark взлетел. Протестили несколько наших jupyter-ноутбуков. Всё работает. К первому занятию по Spark в субботу (уже завтра) мы готовы!
Автор: a-pichugin
