spark:Failed to create local dir

 

近日莫名遭遇异常一枚,如下:

org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 271.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 0.0 in stage 271.0 (TID 544, localhost): java.io.IOException: Failed to create local dir in /tmp/blockmgr-4223dca8-7355-4ab2-98b9-87e763c7becd/1d.
        at org.apache.spark.storage.DiskBlockManager.getFile(DiskBlockManager.scala:87)
        at org.apache.spark.storage.DiskBlockManager.getFile(DiskBlockManager.scala:97)
        at org.apache.spark.shuffle.IndexShuffleBlockResolver.getIndexFile(IndexShuffleBlockResolver.scala:58)
        at org.apache.spark.shuffle.IndexShuffleBlockResolver.writeIndexFileAndCommit(IndexShuffleBlockResolver.scala:140)
        at org.apache.spark.shuffle.sort.BypassMergeSortShuffleWriter.write(BypassMergeSortShuffleWriter.java:127)
        at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:87)
        at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:52)
        at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:107)
        at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:277)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617)
        at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

原因分析:
1 Failed to create local dir,什么时候spark会创建临时文件呢?
shuffle时需要通过diskBlockManage将map结果写入本地,优先写入memory store,在memore store空间不足时会创建临时文件(二级目录,如异常中的blockmgr-4223dca8-7355-4ab2-98b9-87e763c7becd/1d)。
2 shuffle又是咋回事呢?
spark作为并行计算框架,同一个作业会被划分为多个任务在多个节点执行,reduce的输入可能存在于多个节点,因此需要shuffle将所有reduce的输入汇总起来。
3 memory store的大小是多少,什么情况下会超出使用disk store?
memory store的大小取决于spark.excutor.memory大小,默认为spark.excutor.memory*0.6
4 临时文件默认创建于/temp,如果修改?
spark.env中添加配置SPARK_LOCAL_DIRS或程序中配置,可配置多个路径,逗号分隔增强io效率

SPARK_LOCAL_DIRS:
Directory to use for "scratch" space in Spark, including map output files and RDDs that get stored on disk. This should be on a fast, local disk in your system. It can also be a comma-separated list of multiple directories on different disks.

5 保证磁盘空间充足和磁盘读写权限。磁盘空间按需配置。

<think>好的,我现在需要解决用户提出的Spark任务运行时因/tmp目录空间不足导致的错误,具体是java.nio.file.FileSystemException: no space on device。首先,我要分析这个问题可能的原因,然后根据经验和参考资料给出解决方案。 首先,用户提到的错误信息是Java NIO抛出的FileSystemException,指出/tmp目录空间不足。这在Spark任务中常见,因为Spark在运行过程中会产生大量临时文件,比如shuffle数据、缓存文件等。如果/tmp目录所在的磁盘分区空间不够,就会引发这个问题。 接下来,我需要考虑可能的解决方案。根据之前的引用资料,比如引用[3]中提到的文件被其他程序占用的情况,虽然这里的问题不同,但可以借鉴处理文件系统异常的思路。可能的解决方向包括清理临时文件、调整Spark配置以使用其他目录、增加磁盘空间、优化应用程序以减少临时文件生成等。 首先,清理/tmp目录是一个直接的解决方法,但需要确保不影响其他正在运行的进程。用户可能需要手动删除不再需要的临时文件,或者设置定期清理任务。例如,可以使用cron作业定期清理旧的临时文件。 其次,调整Spark的临时目录位置。Spark允许通过配置参数指定不同的临时目录,比如spark.local.dir。将临时目录指向空间更大的磁盘分区可以有效避免空间不足的问题。需要指导用户如何修改Spark的配置文件或者在提交任务时指定这些参数。 另外,增加磁盘空间也是一个根本的解决办法,但可能受限于硬件条件。如果用户无法扩展磁盘,可能需要优化应用程序,比如减少shuffle操作的数据量,使用更高效的序列化格式,或者增加分区数以减少每个任务的数据量。 还需要考虑Spark的shuffle机制,因为shuffle过程中会生成大量中间数据。调整spark.shuffle.spill.compress参数可以启用压缩,减少磁盘占用。同时,增加executor的内存(spark.executor.memory)可以减少spill到磁盘的次数,从而减少临时文件的大小。 此外,检查是否有其他进程占用/tmp目录的空间也很重要。使用如du或df命令查看磁盘使用情况,找到占用空间大的文件或目录,确认是否为Spark生成的文件,或者是否有其他应用程序产生了大量临时数据。 最后,用户可能需要监控和预防措施,比如设置磁盘空间监控告警,避免未来再次出现类似问题。同时,代码优化方面,比如避免不必要的持久化操作,合理管理缓存策略,也能减少临时文件的数量。 总结起来,解决方案应该包括临时清理、配置调整、资源扩容、程序优化等多个方面。需要分步骤指导用户操作,并解释每个步骤的作用,确保用户能根据实际情况选择合适的方法。</think>### Spark任务/tmp目录空间不足的解决方案 当Spark任务因$java.nio.file.FileSystemException: \text{no space on device}$错误导致失败时,通常是由于临时目录存储空间耗尽引起。以下是分步骤解决方案: --- #### 一、立即清理临时文件 1. **手动清理/tmp目录** ```bash # 查找占用空间最大的文件 du -sh /tmp/* | sort -rh | head -n 10 # 删除过期临时文件(谨慎操作) find /tmp -type f -mtime +1 -exec rm {} \; ``` 注意:需确认删除文件不影响其他正在运行的程序[^3] 2. **设置自动化清理** ```bash # 通过cron定时清理(示例每天凌晨清理) 0 0 * * * find /tmp -type f -mtime +1 -exec rm -rf {} \; ``` --- #### 二、调整Spark临时目录配置 1. **修改临时存储路径** ```bash # 提交Spark任务时指定多个临时目录 spark-submit --conf "spark.local.dir=/mnt/bigdisk1,/mnt/bigdisk2" ... ``` 或修改$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf$: ```properties spark.local.dir /mnt/bigdisk1,/mnt/bigdisk2 ``` 2. **优化shuffle配置** ```properties spark.shuffle.spill.compress=true # 启用shuffle数据压缩 spark.shuffle.compress=true # 启用map输出压缩 spark.executor.memory=8g # 增加内存减少spill ``` --- #### 三、系统级优化 1. **扩容存储空间** ```bash # 查看磁盘使用情况 df -h /tmp # 若为独立分区,可扩展分区或挂载新磁盘: mount /dev/sdb1 /mnt/bigdisk ``` 2. **使用内存文件系统(临时方案)** ```bash # 创建tmpfs(内存大小需足够) mount -t tmpfs -o size=20G tmpfs /tmp/spark_temp ``` --- #### 四、应用程序优化 1. **减少中间数据量** ```scala // 使用更高效的序列化格式 spark.conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") // 合并小文件前进行coalesce df.coalesce(100).write.parquet("output_path") ``` 2. **及时释放缓存** ```scala val cachedDF = df.cache() // 使用后立即释放 cachedDF.unpersist() ``` --- #### 五、监控与预防 1. **添加磁盘空间监控** ```bash # 使用Nagios/Prometheus监控/tmp目录使用率 alert when /tmp usage > 90% ``` 2. **配置Spark自动清理** ```properties spark.cleaner.referenceTracking.cleanCheckpoints=true spark.cleaner.periodicGC.interval=1h ``` --- ### 典型错误场景验证 当出现`java.nio.file.FileSystemException`时,可通过以下命令验证是否磁盘空间问题: ```bash # 检查inode和磁盘空间 df -h /tmp # 查看空间使用率 df -i /tmp # 查看inode使用率 # 查找Spark生成的临时文件 ls -lh /tmp | grep 'spark-*' ``` ---
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