spark源码bug fix: Block broadcast_465 not found

本文详细解析了Spark源码中遇到的Blockbroadcast_465notfound错误,通过问题描述和分析,分享了如何通过修改源码避免异常,以及可能的原因——重复删除block命令。最后总结了修复步骤和预防措施。

前言

使用spark

一、spark源码bug fix: Block broadcast_465 not found

示例:pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

二、问题描述

21/08/25 20:26:18 ERROR spark.TaskContextImpl: Error in TaskCompletionListener
java.lang.IllegalStateException: Block broadcast_465 not found
	at org.apache.spark.storage.BlockInfoManager$$anonfun$1.apply(BlockInfoManager.scala:288)
	at org.apache.spark.storage.BlockInfoManager$$anonfun$1.apply(BlockInfoManager.scala:288)
	at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)
	at org.apache.spark.storage.BlockInfoManager.unlock(BlockInfoManager.scala:287)
	
<think>好的,我现在需要帮用户分析Spark广播变量的存储与移除日志信息。首先,我得回忆一下Spark广播变量的基本机制。广播变量允许将只读变量缓存在每个工作节点上,避免重复发送数据,这对性能优化很重要。用户提到想分析相关的存储和移除日志,所以我得先确定这些日志的位置和内容。 接下来,存储机制方面,广播变量在Driver端创建后会通过Block Manager分发到各个Executor。这时候Driver的日志里可能会有关于广播变量创建和分发的记录。比如,当调用sc.broadcast()时,Driver会生成一个唯一的广播ID,并记录在日志中。同时,Executor在接收到广播数据时,应该也会有日志条目,比如在Block Manager中存储的细节。我需要确认这些日志的级别,通常INFO级别可能不够详细,可能需要调整到DEBUG级别来获取更多信息。 然后是移除机制。广播变量在不再被引用时会被自动移除,但具体什么时候触发呢?可能是在任务执行完毕后,或者依赖的RDD被销毁时。Driver和Executor的日志中应该会有相关的移除记录,比如释放资源的条目。用户可能需要检查这些日志来确认移除的时间和条件,避免内存泄漏。 接下来是日志分析的具体步骤。首先,用户需要启用更详细的日志级别,可能在spark-submit时配置--driver-java-options和--executor-java-options来设置log4j的级别为DEBUG。然后,在Driver日志中搜索Broadcast相关的条目,比如创建广播变量、存储到Block Manager的事件。Executor的日志里会有接收和缓存广播变量的记录,以及任务结束后移除的条目。 工具方面,可以使用grep或者ELK这样的日志分析工具来过滤关键字,如“Broadcast”、“Destroying broadcast”等。另外,Spark UI也可能提供一些可视化信息,比如Storage标签页里的广播变量状态,这对用户来说可能更直观。 可能遇到的问题包括日志信息过于分散,或者级别不够详细,需要调整配置。此外,用户可能需要检查是否有未正确释放的广播变量,这时候需要分析引用情况,比如是否调用了unpersist()方法。如果广播变量没有被移除,可能会导致内存占用过高,影响性能。 最后,用户可能需要优化广播变量的使用,比如及时手动释放不再需要的变量,或者调整序列化方式减少存储开销。这部分需要结合具体应用场景,可能需要进一步的问题来深入探讨。</think>### Spark广播变量存储与移除日志分析指南 #### 一、存储机制分析 1. **Driver端存储日志** - 广播变量创建时生成唯一ID:`INFO BlockManagerInfo: Added broadcast_0 in memory` - 数据分片存储记录:`DEBUG BlockManager: Put block broadcast_0_piece0` - 元数据存储位置:`/spark/blockmgr-xxx` 目录下可见具体存储文件[^1] 2. **Executor端接收日志** - 接收广播数据日志:`INFO BlockManager: Getting broadcast_0` - 数据校验记录:`DEBUG TorrentBroadcast: Reading broadcast variable 0 took 236 ms` #### 二、移除机制分析 1. **自动移除触发条件** - 任务执行完成时:`INFO ContextCleaner: Cleaned broadcast_0` - 引用计数归零时:`DEBUG BlockManager: Removing broadcast 0` - 内存压力触发:`WARN MemoryStore: Not enough space to cache broadcast_1` 2. **手动移除方法** ```scala val broadcastVar = sc.broadcast(data) // 使用后手动释放 broadcastVar.unpersist() // 强制删除 broadcastVar.destroy() ``` #### 三、日志分析步骤 1. **启用详细日志** ```bash spark-submit --conf "spark.driver.extraJavaOptions=-Dlog4j.configuration=file:log4j-debug.properties" --conf "spark.executor.extraJavaOptions=-Dlog4j.configuration=file:log4j-debug.properties" ``` 2. **关键日志模式匹配 ``` grep "Broadcast\|BlockManager\|MemoryStore" spark.log ``` 3. **生命周期跟踪示例 ``` 09:00:01 INFO TorrentBroadcast: Started reading broadcast variable 0 09:00:03 INFO BlockManager: Stored broadcast_0 (piece 0) 09:05:22 INFO ContextCleaner: Cleaned broadcast 0 ``` #### 四、常见问题诊断表 | 现象 | 可能原因 | 解决方案 | |------|--------|----------| | 广播变量未移除 | 强引用持有 | 检查代码中的变量引用 | | 存储时间过长 | 序列化问题 | 使用Kryo序列化 | | 内存不足警告 | 广播数据过大 | 优化数据结构 | #### 五、性能优化建议 1. 监控广播变量内存占用: ```scala val storageStatus = sc.getExecutorStorageStatus storageStatus.foreach { status => println(s"${status.blockManagerId} => ${status.memUsed}") } ``` 2. 使用压缩传输: ```scala spark.conf.set("spark.broadcast.compress", "true") ```
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