【yarn】任务日志丢失问题分析

当一个实时任务在YARN上运行时挂掉,发现任务日志消失。通过检查任务结束时间、节点日志,发现日志丢失可能由于找不到用户导致。经过官方文档查询及社区讨论,推测可能是运维操作影响了用户名,从而导致容器启动失败和日志丢失。通过此问题分析,增加了故障排查经验。

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【yarn】任务日志丢失问题分析

故事背景

今天中午收到了一个报警邮件通知。内容大致为:有一个正在 yarn上运行的flink的实时任务挂掉了。
针对上述的现象,我们的开发工程师先打开yarnweb ui找到对应的job的任务页面。查询任务日志。
在这里插入图片描述
点击这个log,找不到任何日志。那么很显然,这个任务的container已经没了,日志已经找不到了。
引出问题:日志怎么会消失?

探究过程

  1. 通过上图的Finished这一栏可以看到,这个任务在什么时候结束运行的,从上图得知,这个任务是在Wed Nov 16 12:58:09 +0800 2022挂掉的。
  2. 记录最下面Node栏对应的机器ip(在上面的图片中我打码了,这个机器是yarn的一个node节点,请根据自己的环境来分析)
  3. 在做好上述两点的基础上,先找到这台Node节点,然后检查该节点的NodeManager的日志,目前我用的环境是cdh,所以我可以在cloudera manager管理界面上查看到对应的NodeManager的角色日志,找到Finshed时间对应的日志,日志如下:
<think>好的,我现在需要解决用户在Spark任务运行于YARN时遇到的ValueError,具体是缺少数据字段的问题。首先,我需要了解这个错误通常会在什么情况下出现。根据经验,这类错误可能和数据解析或处理有关,比如读取文件时结构不匹配,或者在转换DataFrame时字段缺失。 首先,我应该检查数据源。用户可能在读取JSON、CSV或其他结构化数据时,某些记录的字段缺失或结构不一致。比如JSON中的某些键不存在,或者CSV列数不一致。这时候Spark会抛出字段缺失的错误。建议用户检查数据文件的完整性,是否所有记录都包含必要的字段,可以使用spark.read.format().option("mode", "FAILFAST")来快速捕获格式错误[^1]。 其次,Schema定义的问题。如果用户显式定义了Schema,但数据中的字段与Schema不匹配,比如字段名拼写错误或数据类型不符,也会导致此错误。需要核对Schema中的字段名和数据类型是否与实际数据一致,尤其是嵌套结构的情况。比如,StructType中定义的嵌套字段可能遗漏了某个子字段,导致解析失败。 另外,任务YARN上运行时资源不足也可能间接导致问题。例如,Executor内存不足导致数据读取不完整,进而引发字段缺失。这时候需要检查YARN的资源分配,是否设置了足够的executor内存和核心数。可以通过调整spark-submit中的参数如--executor-memory和--executor-cores来优化资源配置[^2][^3]。 还有可能是在数据处理过程中,某些转换操作错误地删除了字段。比如使用select时遗漏了必要字段,或者在join操作后字段名冲突导致丢失。需要检查Spark应用的代码逻辑,确保在转换步骤中没有意外删除或重命名关键字段。添加日志或使用DataFrame.printSchema()来验证各阶段的Schema变化是个好方法。 此外,YARN集群模式下的日志收集也很重要。用户可能需要查看完整的Executor日志来定位错误发生的具体位置。通过yarn logs -applicationId <appId>命令获取应用程序日志,或者检查Spark UI中的Stderr日志,找到具体的错误堆栈信息,从而更精准地定位问题根源。 还有可能涉及序列化问题,特别是在使用自定义类或UDF时,如果字段未正确序列化,可能导致数据丢失。检查所有自定义函数的实现,确保它们正确处理了数据字段,并且相关的类是可序列化的。 最后,建议用户简化问题,比如使用小样本数据测试,逐步排除可能因素。或者尝试在本地模式下运行任务,看是否同样出现错误,以确定是否是集群环境导致的问题。</think>针对Spark任务YARN上运行时遇到的`ValueError: missing data field`错误,以下是逐步解决方案: --- ### **步骤1:验证数据源完整性** - **问题原因**:数据文件(如JSON/CSV)中存在缺失字段或格式不一致的记录。 - **操作**: 1. 使用`FAILFAST`模式读取数据,快速捕获异常: ```python df = spark.read.json("path", mode="FAILFAST") ``` 2. 手动检查数据样本,确认字段是否完整。 - **引用**:类似问题需检查数据解析逻辑[^1]。 --- ### **步骤2:核对Schema定义** - **问题原因**:显式定义的Schema与实际数据字段不匹配(如字段名错误或嵌套结构缺失)。 - **操作**: 1. 打印数据Schema以查看实际字段: ```python df.printSchema() ``` 2. 对比代码中定义的Schema,修正字段名称或结构(例如嵌套字段需完整定义): ```python from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType schema = StructType([ StructField("required_field", StringType(), nullable=False) ]) ``` - **示例**:若嵌套字段缺失,需补充完整路径如`parent.child.field`。 --- ### **步骤3:检查数据处理逻辑** - **问题原因**:转换操作(如`select`/`join`)误删字段。 - **操作**: 1. 在关键步骤后添加`printSchema()`,跟踪字段变化。 2. 检查`drop()`、`select()`等操作是否遗漏必要字段。 - **示例**: ```python # 错误:遗漏了required_field df.select("other_field").show() # 正确:保留必要字段 df.select("required_field", "other_field").show() ``` --- ### **步骤4:调整YARN资源配置** - **问题原因**:Executor内存不足导致数据读取不完整。 - **操作**: 1. 提交任务时增加Executor内存和核心数: ```bash spark-submit \ --master yarn \ --executor-memory 8g \ --executor-cores 4 \ your_app.py ``` 2. 监控YARN资源使用情况: ```bash yarn application -list ``` - **引用**:资源配置影响任务稳定性[^2]。 --- ### **步骤5:查看完整错误日志** - **问题原因**:日志信息不完整导致无法定位具体错误位置。 - **操作**: 1. 通过YARN命令获取应用程序日志: ```bash yarn logs -applicationId <your_application_id> ``` 2. 在Spark UI的`Stderr`日志中查找详细错误堆栈。 - **引用**:日志分析是调试YARN任务的关键。 --- ### **步骤6:简化问题复现路径** - **操作**: 1. 使用小样本数据在本地模式测试: ```bash spark-submit --master local[*] your_app.py ``` 2. 若本地运行正常,则排查集群环境差异(如HDFS文件权限、依赖库版本)。 --- ### **其他可能原因** - **UDF/序列化问题**:检查自定义函数是否正确处理字段,避免因序列化失败导致数据丢失。 - **依赖冲突**:确保集群所有节点的Spark版本和依赖库一致。 ---
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