Spark hiveUDF 不要定义static成员变量

背景

最近在帮同事排查hive UDF的时候，发现了在udf中定义了静态成员变量引发的NullPointerException，具体报错如下：

java.lang.NullPointerException
	at java.lang.String.contains(String.java:2133)
	at org.apache.spark.sql.hive.HiveGenericUDF.eval(hiveUDFs.scala:181)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GeneratedClass$SpecificUnsafeProjection.subExpr_6$(Unknown Source)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GeneratedClass$SpecificUnsafeProjection.apply(Unknown Source)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GeneratedClass$SpecificUnsafeProjection.apply(Unknown Source)
	at scala.collection.Iterator$$anon$10.next(Iterator.scala:459)
	at scala.collection.Iterator$$anon$10.next(Iterator.scala:459)
	at org.apache.spark.sql.execution.UnsafeExternalRowSorter.sort(UnsafeExternalRowSorter.java:226)
	at org.apache.spark.sql.execution.SortExec.$anonfun$doExecute$1(SortExec.scala:119)
	at org.apache.spark.rdd.RDD.$anonfun$mapPartitionsInternal$2(RDD.scala:898)
	at org.apache.spark.rdd.RDD.$anonfun$mapPartitionsInternal$2$adapted(RDD.scala:898)
	at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute(MapPartitionsRDD.scala:52)

代码很简单：

public class GenericUDF extends GenericUDF {
...
private transient static final List<String> list = new ArrayList();

    @Override
    public ObjectInspector initialize(ObjectInspector[] arguments) throws UDFArgumentException {
        super.init(stdFactory);
        list.add("1");
        list.add("2");
        ...
    }
    ...
    for (String i : list) {
            if (s.contains(i)) {
                result = i;
            }
        }
    }

分析

其实从正常的角度来说，把共有的成员变量定义为静态的是合理的，这样能够减少GC的频率，但是这次为什么不行了呢？
这个还得从spark 对hiveUDF的封装类HiveGenericUDF说起，如下：

    @transient
    lazy val function = funcWrapper.createFunction[GenericUDF]()

    @transient
    private lazy val returnInspector = {
      function.initializeAndFoldConstants(argumentInspectors.toArray)
    }
    @transient
    private lazy val unwrapper = unwrapperFor(returnInspector)

    override def eval(input: InternalRow): Any = {
    returnInspector // Make sure initialized.

    var i = 0
    val length = children.length
    while (i < length) {
      val idx = i
      deferredObjects(i).asInstanceOf[DeferredObjectAdapter]
        .set(() => children(idx).eval(input))
      i += 1
    }
    unwrapper(function.evaluate(deferredObjects))
  }
  

挑选了两个重点的方法，其中funcWrapper.createFunction的实现很简单，就是通过反射new出一个对象，这没什么说的，
但是对于initializeAndFoldConstants第二个方法，

public ObjectInspector initializeAndFoldConstants(ObjectInspector[] arguments)
      throws UDFArgumentException {

    ObjectInspector oi = initialize(arguments);
    ...

这里会调用用户自己实现的GenericUDF的 initialize,而initializeAndFoldConstants的初次调用会只有到了真正计算的时候才会触发，
我们知道在spark executor 的task是以线程的模式运行的，所以在executor有多个task并发的情况下，会存在多线程的问题，回到我们的例子上来，
我们在init方法中调用了add方法，而这个变量是整个JVM共享的，也就是说有可能一个task在运行的时候，另一个线程改变了list的内容，这样就会导致不一致的情况。

解决

解决的方法很多：

• 把静态的成员变量改成非静态的，如：

private transient final List<String> list = new ArrayList();

这样list变量就是对象级别的可见性了，就能避免多线程问题了