问题 运行一个Spark Streaming任务，确认有数据输入后，发现没有任何处理的结果。打开Web界面查看Spark Job执行情况，发现如下图所示：有两个Job一直在等待运行，但一直无法成功运行。 图1 Active Jobs 继续查看已经完成的Job，发现也只有两个，说明Spark Streaming都没有触发数据计算的任务（Spark Streaming默认有两个尝试运行的Job，就是图中两个） 图2 Completed Jobs

回答 经过定位发现，导致这个问题的原因是：Spark Streaming的计算核数少于Receiver的个数，导致部分Receiver启动以后，系统已经没有资源去运行计算任务，导致第一个任务一直在等待，后续任务一直在排队。从现象上看，就是如问题中的图1中所示，会有两个任务一直在等待。 因此，当Web出现两个任务一直在等待的情况，首先检查Spark的核数是否大于Receiver的个数。 Receiver在Spark Streaming中是一个常驻的Spark Job，Receiver对于Spark是一个普通的任务，但它的生命周期和Spark Streaming任务相同，并且占用一个核的计算资源。 在调试和测试等经常使用默认配置的场景下，要时刻注意核数与Receiver个数的关系。

回答 Kafka重启成功后应用会按照batch时间把2017/05/11 10:57:00~2017/05/11 10:58:00缺失的RDD补上（如图2所示），尽管UI界面上显示读取的数据个数为“0”，但实际上这部分数据在补的RDD中进行了处理，因此，不存在数据丢失。 Kafka重启时间段的数据处理机制如下。 Spark Streaming应用使用了state函数（例如：updateStateByKey），在Kafka重启成功后，Spark Streaming应用生成2017/05/11 10:58:00 batch任务时，会按照batch时间把2017/05/11 10:57:00~2017/05/11 10:58:00缺失的RDD补上（Kafka重启前Kafka上未读取完的数据，属于2017/05/11 10:57:00之前的batch），如图2所示。 图2 重启时间段缺失数据处理机制

问题 在Spark Streaming应用执行过程中重启Kafka时，应用无法从Kafka获取topic offset，从而导致生成Job失败。如图1所示，其中2017/05/11 10:57:00~2017/05/11 10:58:00为Kafka重启时间段。2017/05/11 10:58:00重启成功后对应的“Input Size”的值显示为“0 records”。 图1 Web UI界面部分batch time对应Input Size为0 records

问题 Spark Streaming应用创建1个输入流，但该输入流无输出逻辑。应用从checkpoint恢复启动失败，报错如下： 17/04/24 10:13:57 ERROR Utils: Exception encountered java.lang.NullPointerException at org.apache.spark.streaming.dstream.DStreamCheckpointData$$anonfun$writeObject$1.apply$mcV$sp(DStreamCheckpointData.scala:125) at org.apache.spark.streaming.dstream.DStreamCheckpointData$$anonfun$writeObject$1.apply(DStreamCheckpointData.scala:123) at org.apache.spark.streaming.dstream.DStreamCheckpointData$$anonfun$writeObject$1.apply(DStreamCheckpointData.scala:123) at org.apache.spark.util.Utils$.tryOrIOException(Utils.scala:1195) at org.apache.spark.streaming.dstream.DStreamCheckpointData.writeObject(DStreamCheckpointData.scala:123) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at java.io.ObjectStreamClass.invokeWriteObject(ObjectStreamClass.java:1028) at java.io.ObjectOutputStream.writeSerialData(ObjectOutputStream.java:1496) at java.io.ObjectOutputStream.writeOrdinaryObject(ObjectOutputStream.java:1432 at java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java:1178) at java.io.ObjectOutputStream.defaultWriteFields(ObjectOutputStream.java:1548) at java.io.ObjectOutputStream.defaultWriteObject(ObjectOutputStream.java:441) at org.apache.spark.streaming.dstream.DStream$$anonfun$writeObject$1.apply$mcV$sp(DStream.scala:515) at org.apache.spark.streaming.dstream.DStream$$anonfun$writeObject$1.apply(DStream.scala:510) at org.apache.spark.streaming.dstream.DStream$$anonfun$writeObject$1.apply(DStream.scala:510) at org.apache.spark.util.Utils$.tryOrIOException(Utils.scala:1195) at org.apache.spark.streaming.dstream.DStream.writeObject(DStream.scala:510) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at java.io.ObjectStreamClass.invokeWriteObject(ObjectStreamClass.java:1028) at java.io.ObjectOutputStream.writeSerialData(ObjectOutputStream.java:1496) at java.io.ObjectOutputStream.writeOrdinaryObject(ObjectOutputStream.java:1432 at java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java:1178) at java.io.ObjectOutputStream.writeArray(ObjectOutputStream.java:1378) at java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java:1174) at java.io.ObjectOutputStream.defaultWriteFields(ObjectOutputStream.java:1548) at java.io.ObjectOutputStream.writeSerialData(ObjectOutputStream.java:1509) at java.io.ObjectOutputStream.writeOrdinaryObject(ObjectOutputStream.java:1432 at java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java:1178) at java.io.ObjectOutputStream.defaultWriteFields(ObjectOutputStream.java:1548) at java.io.ObjectOutputStream.defaultWriteObject(ObjectOutputStream.java:441) at org.apache.spark.streaming.DStreamGraph$$anonfun$writeObject$1.apply$mcV$sp(DStreamGraph.scala:191) at org.apache.spark.streaming.DStreamGraph$$anonfun$writeObject$1.apply(DStreamGraph.scala:186) at org.apache.spark.streaming.DStreamGraph$$anonfun$writeObject$1.apply(DStreamGraph.scala:186) at org.apache.spark.util.Utils$.tryOrIOException(Utils.scala:1195) at org.apache.spark.streaming.DStreamGraph.writeObject(DStreamGraph.scala:186 at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at java.io.ObjectStreamClass.invokeWriteObject(ObjectStreamClass.java:1028) at java.io.ObjectOutputStream.writeSerialData(ObjectOutputStream.java:1496) at java.io.ObjectOutputStream.writeOrdinaryObject(ObjectOutputStream.java:1432 at java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java:1178) at java.io.ObjectOutputStream.defaultWriteFields(ObjectOutputStream.java:1548) at java.io.ObjectOutputStream.writeSerialData(ObjectOutputStream.java:1509) at java.io.ObjectOutputStream.writeOrdinaryObject(ObjectOutputStream.java:1432 at java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java:1178) at java.io.ObjectOutputStream.writeObject(ObjectOutputStream.java:348) at org.apache.spark.streaming.Checkpoint$$anonfun$serialize$1.apply$mcV$sp(Checkpoint.scala:142) at org.apache.spark.streaming.Checkpoint$$anonfun$serialize$1.apply(Checkpoint.scala:142) at org.apache.spark.streaming.Checkpoint$$anonfun$serialize$1.apply(Checkpoint.scala:142) at org.apache.spark.util.Utils$.tryWithSafeFinally(Utils.scala:1230) at org.apache.spark.streaming.Checkpoint$.serialize(Checkpoint.scala:143) at org.apache.spark.streaming.StreamingContext.validate(StreamingContext.scala:566) at org.apache.spark.streaming.StreamingContext.liftedTree1$1(StreamingContext.scala:612) at org.apache.spark.streaming.StreamingContext.start(StreamingContext.scala:611) at com.spark.test.kafka08LifoTwoInkfk$.main(kafka08LifoTwoInkfk.scala:21) at com.spark.test.kafka08LifoTwoInkfk.main(kafka08LifoTwoInkfk.scala) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:772) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:183) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:208) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:123) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)

回答 Streaming Context启动时，如果应用设置了checkpoint，则需要对应用中的DStream checkpoint对象进行序列化，序列化时会用到dstream.context。 dstream.context是Streaming Context启动时从output Streams反向查找所依赖的DStream，逐个设置context。如果Spark Streaming应用创建1个输入流，但该输入流无输出逻辑时，则不会给它设置context。所以在序列化时报“NullPointerException”。 解决办法：应用中如果有无输出逻辑的输入流，则在代码中删除该输入流，或添加该输入流的相关输出逻辑。

回答 Streaming Context启动时，若应用设置了checkpoint，则需要对应用中的DStream checkpoint对象进行序列化，序列化时会用到dstream.context。 dstream.context是Streaming Context启动时从output Streams反向查找所依赖的DStream，逐个设置context。若Spark Streaming应用创建1个输入流，但该输入流无输出逻辑时，则不会给它设置context。所以在序列化时报“NullPointerException”。 解决办法：应用中如果有无输出逻辑的输入流，则在代码中删除该输入流，或添加该输入流的相关输出逻辑。

问题 Spark Streaming应用创建1个输入流，但该输入流无输出逻辑。应用从checkpoint恢复启动失败，报错如下： 17/04/24 10:13:57 ERROR Utils: Exception encountered java.lang.NullPointerException at org.apache.spark.streaming.dstream.DStreamCheckpointData$$anonfun$writeObject$1.apply$mcV$sp(DStreamCheckpointData.scala:125) at org.apache.spark.streaming.dstream.DStreamCheckpointData$$anonfun$writeObject$1.apply(DStreamCheckpointData.scala:123) at org.apache.spark.streaming.dstream.DStreamCheckpointData$$anonfun$writeObject$1.apply(DStreamCheckpointData.scala:123) at org.apache.spark.util.Utils$.tryOrIOException(Utils.scala:1195) at org.apache.spark.streaming.dstream.DStreamCheckpointData.writeObject(DStreamCheckpointData.scala:123) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at java.io.ObjectStreamClass.invokeWriteObject(ObjectStreamClass.java:1028) at java.io.ObjectOutputStream.writeSerialData(ObjectOutputStream.java:1496) at java.io.ObjectOutputStream.writeOrdinaryObject(ObjectOutputStream.java:1432) at java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java:1178) at java.io.ObjectOutputStream.defaultWriteFields(ObjectOutputStream.java:1548) at java.io.ObjectOutputStream.defaultWriteObject(ObjectOutputStream.java:441) at org.apache.spark.streaming.dstream.DStream$$anonfun$writeObject$1.apply$mcV$sp(DStream.scala:515) at org.apache.spark.streaming.dstream.DStream$$anonfun$writeObject$1.apply(DStream.scala:510) at org.apache.spark.streaming.dstream.DStream$$anonfun$writeObject$1.apply(DStream.scala:510) at org.apache.spark.util.Utils$.tryOrIOException(Utils.scala:1195) at org.apache.spark.streaming.dstream.DStream.writeObject(DStream.scala:510) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at 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java.io.ObjectOutputStream.defaultWriteFields(ObjectOutputStream.java:1548) at java.io.ObjectOutputStream.defaultWriteObject(ObjectOutputStream.java:441) at org.apache.spark.streaming.DStreamGraph$$anonfun$writeObject$1.apply$mcV$sp(DStreamGraph.scala:191) at org.apache.spark.streaming.DStreamGraph$$anonfun$writeObject$1.apply(DStreamGraph.scala:186) at org.apache.spark.streaming.DStreamGraph$$anonfun$writeObject$1.apply(DStreamGraph.scala:186) at org.apache.spark.util.Utils$.tryOrIOException(Utils.scala:1195) at org.apache.spark.streaming.DStreamGraph.writeObject(DStreamGraph.scala:186) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at java.io.ObjectStreamClass.invokeWriteObject(ObjectStreamClass.java:1028) at java.io.ObjectOutputStream.writeSerialData(ObjectOutputStream.java:1496) at java.io.ObjectOutputStream.writeOrdinaryObject(ObjectOutputStream.java:1432) at java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java:1178) at java.io.ObjectOutputStream.defaultWriteFields(ObjectOutputStream.java:1548) at java.io.ObjectOutputStream.writeSerialData(ObjectOutputStream.java:1509) at java.io.ObjectOutputStream.writeOrdinaryObject(ObjectOutputStream.java:1432) at java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java:1178) at java.io.ObjectOutputStream.writeObject(ObjectOutputStream.java:348) at org.apache.spark.streaming.Checkpoint$$anonfun$serialize$1.apply$mcV$sp(Checkpoint.scala:142) at org.apache.spark.streaming.Checkpoint$$anonfun$serialize$1.apply(Checkpoint.scala:142) at org.apache.spark.streaming.Checkpoint$$anonfun$serialize$1.apply(Checkpoint.scala:142) at org.apache.spark.util.Utils$.tryWithSafeFinally(Utils.scala:1230) at org.apache.spark.streaming.Checkpoint$.serialize(Checkpoint.scala:143) at org.apache.spark.streaming.StreamingContext.validate(StreamingContext.scala:566) at org.apache.spark.streaming.StreamingContext.liftedTree1$1(StreamingContext.scala:612) at org.apache.spark.streaming.StreamingContext.start(StreamingContext.scala:611) at com.spark.test.kafka08LifoTwoInkfk$.main(kafka08LifoTwoInkfk.scala:21) at com.spark.test.kafka08LifoTwoInkfk.main(kafka08LifoTwoInkfk.scala) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:772) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:183) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:208) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:123) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)

回答 在executor核数等于1的情况下，遵循以下规则对调优Spark Streaming运行参数有所帮助。 Spark任务处理速度和Kafka上partition个数有关，当partition个数小于给定executor个数时，实际使用的executor个数和partition个数相同，其余的将会被空闲。所以应该使得executor个数小于或者等于partition个数。 当Kafka上不同partition数据有倾斜时，数据较多的partition对应的executor将成为数据处理的瓶颈，所以在执行Producer程序时，数据平均发送到每个partition可以提升处理的速度。 在partition数据均匀分布的情况下，同时提高partition和executor个数，将会提升Spark处理速度（当partition个数和executor个数保持一致时，处理速度是最快的）。 在partition数据均匀分布的情况下，尽量保持partition个数是executor个数的整数倍，这样将会使资源得到合理利用。

数据规划 Spark Streaming样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户）。 确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Spark和Kafka。 本地新建文件“input_data1.txt”，将“log1.txt”的内容复制保存到“input_data1.txt”。 在客户端安装节点下创建文件目录：“/home/data”。将上述文件上传到此“/home/data”目录下。 将Kafka的Broker配置参数“allow.everyone.if.no.acl.found”的值修改为“true”。 创建Topic。 {zkQuorum}表示ZooKeeper集群信息，格式为IP:port。 $KAFKA_HOME/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper {zkQuorum}/kafka --replication-factor 1 --partitions 3 --topic {Topic} 启动Kafka的Producer，向Kafka发送数据。 java -cp {ClassPath} com.huawei.bigdata.spark.examples.StreamingExampleProducer {BrokerList} {Topic} 其中，ClassPath应包含Spark客户端Kafka jar包的绝对路径，如/opt/client/Spark2x/spark/jars/*:/opt/client/Spark2x/spark/jars/streamingClient010/*

打包项目 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上。 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考编包并运行程序。 编译打包前，样例代码中的user.keytab、krb5.conf文件路径需要修改为该文件所在客户端服务器的实际路径。例如：“/opt/female/user.keytab”，“/opt/female/krb5.conf”。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt” ）下。 准备依赖包，将下列jar包上传到Spark客户端所在服务器，“$SPARK_HOME/jars/streamingClient010”目录下。 spark-streaming-kafkaWriter-0-10_2.12-3.1.1-hw-ei-311001.jar kafka-clients-xxx.jar kafka_2.12-xxx.jar spark-sql-kafka-0-10_2.12-3.1.1-hw-ei-311001-SNAPSHOT.jar spark-streaming-kafka-0-10_2.12-3.1.1-hw-ei-311001-SNAPSHOT.jar spark-token-provider-kafka-0-10_2.12-3.1.1-hw-ei-311001-SNAPSHOT.jar 版本号中包含hw-ei的依赖包请从华为开源镜像站下载。 版本号中不包含hw-ei的依赖包都来自开源仓库，请从Maven中心仓获取。

数据规划 Spark Streaming样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有kafka权限用户）。 确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Spark和Kafka。 本地新建文件“input_data1.txt”，将“log1.txt”的内容复制保存到“input_data1.txt”。 在客户端安装节点下创建文件目录：“/home/data”。将上述文件上传到此“/home/data”目录下。 将kafka的Broker配置参数“allow.everyone.if.no.acl.found”的值修改为“true”(普通集群不需配置)。 创建Topic。 {zkQuorum}表示ZooKeeper集群信息，格式为IP:port。 $KAFKA_HOME/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper {zkQuorum}/kafka --replication-factor 1 --partitions 3 --topic {Topic} 启动Kafka的Producer，向Kafka发送数据。 java -cp $SPARK_HOME/jars/*:$SPARK_HOME/jars/streamingClient010/*:$KAFKA_HOME/libs/*:{JAR_PATH} com.huawei.bigdata.spark.examples.StreamingExampleProducer {BrokerList} {Topic} JAR_PATH为程序jar包所在路径，BrokerList格式为brokerIp:9092。 需要修改程序SecurityKafkaWordCount类中kerberos.domain.name的值为$KAFKA_HOME/config/consumer.properties文件中kerberos.domain.name配置项的值。 若用户需要对接安全Kafka，则还需要在spark客户端的conf目录下的“jaas.conf”文件中增加“KafkaClient”的配置信息，示例如下： KafkaClient {com.sun.security.auth.module.Krb5LoginModule requireduseKeyTab=truekeyTab = "./user.keytab"principal="leoB@HADOOP.COM"useTicketCache=falsestoreKey=truedebug=true;}; 在Spark on YARN模式下，jaas.conf和user.keytab通过YARN分发到Spark on YARN的container目录下，因此KafkaClient中对于“keyTab”的配置路径必须为相对jaas.conf的所在路径，例如“./user.keytab”。principal修改为自己创建的用户名及集群域名。

数据规划 Spark Streaming样例工程的数据存储在Kafka组件中（需要有Kafka权限用户）。 本地新建两个文本文件input_data1.txt和input_data2.txt，将log1.txt的内容复制保存到input_data1.txt，将log2.txt的内容复制保存到input_data2.txt。 在客户端安装节点下创建文件目录：“/home/data”。将上述两个文件上传到此“/home/data”目录下。 将Kafka的Broker配置参数“allow.everyone.if.no.acl.found”值设置为“true”(普通集群不需配置)。 启动样例代码的Producer，向Kafka发送数据。 java -cp $SPARK_HOME/jars/*:$SPARK_HOME/jars/streamingClient/*:{JAR_PATH} com.huawei.bigdata.spark.examples.StreamingExampleProducer {BrokerList} {Topic} JAR_PATH为程序jar包所在路径。 brokerlist格式为brokerIp:9092。

场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发Spark应用程序实现如下功能： 实时统计连续网购时间超过半个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间，单位为分钟，分隔符为“,”。 log1.txt：周六网民停留日志 LiuYang,female,20YuanJing,male,10GuoYijun,male,5CaiXuyu,female,50Liyuan,male,20FangBo,female,50LiuYang,female,20YuanJing,male,10GuoYijun,male,50CaiXuyu,female,50FangBo,female,60 log2.txt：周日网民停留日志 LiuYang,female,20YuanJing,male,10CaiXuyu,female,50FangBo,female,50GuoYijun,male,5CaiXuyu,female,50Liyuan,male,20CaiXuyu,female,50FangBo,female,50LiuYang,female,20YuanJing,male,10FangBo,female,50GuoYijun,male,50CaiXuyu,female,50FangBo,female,60