Spark standalone模式在多用户环境下保存结果报错 java.io.ioexception: mkdirs failed to create file-优快云博客

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0. 前情提要

在服务器上用standalone模式部署了Spark，使用本地文件系统（没有使用HDFS），在多用户提交Spark application计算任务并保存结果到本地文件系统时出现问题，保存时提示：

java.io.IOException: mkdirs failed to create file

或

java.io.IOException: Failed to rename DeprecatedRawLocalFileStatus

因为很少有像我这么“奇葩”的使用场景（单机Standalone+本地文件系统+多用户），所以花了两三个小时搜索研究才最终解决。

1. 解决方案

不想看完整问题分析的同学可以直接采用下面的解决方案：

关闭Spark
使root用户执行start-master.sh和start-worker.sh启动Spark
在创建SparkSession时，将spark.hadoop.fs.permissions.umask-mode设置为000。可以在Spark安装目录的conf/spark-defaults.conf文件内设置；以pySpark为例，也可以通过这种方式在运行时设置：

spark = SparkSession \
    .builder \
    .master("spark://youraddress:7077") \
    .config("spark.hadoop.fs.permissions.umask-mode", "000") \
    .appName("yourname") \
    .getOrCreate()

如果你不存在多用户使用的场景，可以忽略第2、3步，使用相同的用户启动Spark和提交Spark任务即可

感兴趣的同学可以接着往下看前因后果，~~不感兴趣的可以右上角了~~

2. 系统环境

单台服务器：68 vCPUs + 600GB RAM
CentOS 8
Spark 3.1.2 （Standalone模式，使用本地文件系统，无HDFS）
JupyterHub（支持多用户的Jupyter notebook）
pySpark

3. 问题描述

用户可以正常执行Spark计算，而一旦将Spark结果输出到本地文件系统时，就会报错，比如执行df.write.csv('result')。（注意： 这里的df是Spark DataFrame，不是pandas DataFrame，如果Spark driver有足够内存将结果转换为pandas DataFrame再保存，是不会出现这个问题的）

报错分为两种情况：

启动Spark的为非root用户时：java.io.IOException: mkdirs failed to create file
启动Spark的为root时：java.io.IOException: Failed to rename DeprecatedRawLocalFileStatus

会导致结果保存过程中止，无法导出计算结果

4. 问题分析

问题的根本原因在于启动Spark的用户和使用Spark进行计算的用户不同，其他用户创建的文件和文件夹无法被当前用户修改：

在Spark保存结果时，首先会以提交计算任务的用户（driver）创建一个文件夹（比如上文提到的result），该文件夹的权限为755（rwxr-xr-x），其他非权限用户不具有写权限
然后，各个executor会以启动Spark的用户在上述文件夹中写入临时结果，如果启动Spark的用户不是root，就无法写入，报第一个错误
如果启动Spark的用户是root，那么临时结果可以被写入，最后需要由提交计算任务的用户（driver）来重新组织。由于这些临时文件的所有者是root，所以driver没有办法修改，报第二个错误

5. 解决思路

解决问题的关键在于，在启动和提交Spark计算用户不相同的前提下，让双方创建的文件、文件夹都能够被双方修改。问题似乎很简单，设置一下umask或者ACL不就好了吗？于是我开始了一些失败的尝试：

将保存位置的默认ACL文件夹权限设置为所有人可读写
将用户的umask设置为000（所有人可读写）

结果发现，在保存Spark结果的时候，这些设置都没有生效，生成的文件权限依然为755
这说明Spark有自己的一套配置覆盖了上面的默认配置，那么这个配置在哪呢？

答案是spark.hadoop.fs.permissions.umask-mode，其默认值为022，所以生成的文件权限依然为755（感谢这位答主）。

然而，我以为我的使用环境（本地文件系统）不适用这个配置项，所以刚开始看到这个答案的时候不以为然直接忽略了…… 后来又折腾了几个小时，抱着试一试的心态，发现居然成功了

6. 仍存在的问题

首先肯定是安全性的问题，用户的文件理应只有用户自己能修改（或者至少是组成员）。因为这台服务器的用户都是可信的，所以图省事我把umask-mode改成了000，稍微安全一点的做法是改成002，然后建立一个（或多个）新组把Spark启动用户和计算用户加入进去
即使umask-mode改成了000，如果启动Spark的用户不是root，依然会报第一个错误，原因不明
有条件、不怕麻烦的话大家还是上HDFS或者其他文件系统吧，起码出了问题后能搜到的相关内容都更多些

谨以我昨晚的搜索记录纪念一下这次debug：
在这里插入图片描述

参考资料

https://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html
https://stackoverflow.com/questions/43077881/spark-how-to-write-files-with-a-given-permission
https://stackoverflow.com/questions/51769375/how-to-force-spark-hive-to-create-task-directories-with-custom-permissions
https://www.mail-archive.com/user@spark.apache.org/msg28820.html
https://stackoverflow.com/a/35987436/6059213