Shuffle Error错误分析和解决

在执行Reduce Shuffle的过程中，偶尔会遇到Shuffle Error，但是重启任务之后，Shuffle Error会消失，当然这只是在某些特定情况下才会报出来的错误。虽然在每次执行很短的时间报出这个错误，但是如果单个Reducer的错误数量超出maxAttempt，就会导致整个任务失败。
 
Error: org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Shuffle$ShuffleError: error in shuffle in fetcher#50 at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Shuffle.run(Shuffle.java:121) at org.apache.hadoop.mapred.ReduceTask.run(ReduceTask.java:380) at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run(YarnChild.java:162) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1491) at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main(YarnChild.java:157) Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space at org.apache.hadoop.io.BoundedByteArrayOutputStream.<init>(BoundedByteArrayOutputStream.java:56) at org.apache.hadoop.io.BoundedByteArrayOutputStream.<init>(BoundedByteArrayOutputStream.java:46) at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.InMemoryMapOutput.<init>(InMemoryMapOutput.java:63) at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.MergeManagerImpl.unconditionalReserve(MergeManagerImpl.java:297) at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.MergeManagerImpl.reserve(MergeManagerImpl.java:287) at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Fetcher.copyMapOutput(Fetcher.java:411) at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Fetcher.copyFromHost(Fetcher.java:341) at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Fetcher.run(Fetcher.java:165)

 

 
本分析过程同时借鉴了这篇blog：
 
从代码分析来看，最底层Fetcher.run方法执行时出现的错误，在Shuffle.run方法中，会启动一定数量的Fetcher线程（数量由参数mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies决定，我们配置的是50个，是不是有点多，默认是5），Fetcher线程用来从map端copy数据到Reducer端本地。
 
Fetcher<K,V>[] fetchers = new Fetcher[numFetchers];
    for (int i=0; i < numFetchers; ++i) {
      fetchers[i] = new Fetcher<K,V>(jobConf, reduceId, scheduler, merger,
                                     reporter, metrics, this,
                                     reduceTask.getShuffleSecret());
      fetchers[i].start();
    }
   
    // Wait for shuffle to complete successfully
    while (!scheduler.waitUntilDone(PROGRESS_FREQUENCY)) {
      reporter.progress();
     
      synchronized (this) {
        if (throwable != null) {
          throw new ShuffleError("error in shuffle in " + throwingThreadName,
                                 throwable);
        }
      }
    }

 

 
当任意一个Fetcher发生异常时，就会在scheduler的等待后能够在主线程发现，停掉整个Reducer。
 
public synchronized void reportException(Throwable t) {
    if (throwable == null) {
      throwable = t;
      throwingThreadName = Thread.currentThread().getName();
      // Notify the scheduler so that the reporting thread finds the
      // exception immediately.
      synchronized (scheduler) {
        scheduler.notifyAll();
      }
    }
  }

 

 
在异常堆栈发生的地方，Fetcher中调用copyFromHost方法，调用到Fetcher的114行，merger.reserve方法会调用MergerManagerImpl.reserve
 
@Override
  public synchronized MapOutput<K,V> reserve(TaskAttemptID mapId,
                                             long requestedSize,
                                             int fetcher
                                             ) throws IOException {
    if (!canShuffleToMemory(requestedSize)) {
      LOG.info(mapId + ": Shuffling to disk since " + requestedSize +
               " is greater than maxSingleShuffleLimit (" +
               maxSingleShuffleLimit + ")");
      return new OnDiskMapOutput<K,V>(mapId, reduceId, this, requestedSize,
                                      jobConf, mapOutputFile, fetcher, true);
    }
...

 

 
重点是这个canShuffleToMemory方法，它会决定是启动OnDiskMapOutput还是InMemoryMapOutput类，标准就是需要的内存数量小于设置的限制。
 
private boolean canShuffleToMemory(long requestedSize) {
    return (requestedSize < maxSingleShuffleLimit);
  }

 

在初始化MergerManageImpl的时候设置了这个限制，MRJobConfig.REDUCE_MEMORY_TOTAL_BYTES（mapreduce.reduce.memory.totalbytes）这个参数我们并没有设置，因此使用的是Runtime.getRuntime.maxMemory()*maxInMemCopyUse, MRJobConfig.SHUFFLE_INPUT_BUFFER_PERCENT(mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent) 参数使用的是0.70，也就是最大内存的70%用于做Shuffle/Merge，比如当前Reducer端内存设置成2G，那么就会有1.4G内存。
 
f 
inal float maxInMemCopyUse =
      jobConf.getFloat(MRJobConfig.SHUFFLE_INPUT_BUFFER_PERCENT, 0.90f);
this.memoryLimit =
      (long)(jobConf.getLong(MRJobConfig.REDUCE_MEMORY_TOTAL_BYTES,
          Math.min(Runtime.getRuntime().maxMemory(), Integer.MAX_VALUE))
        * maxInMemCopyUse);
final float singleShuffleMemoryLimitPercent =
        jobConf.getFloat(MRJobConfig.SHUFFLE_MEMORY_LIMIT_PERCENT,
            DEFAULT_SHUFFLE_MEMORY_LIMIT_PERCENT);
this.maxSingleShuffleLimit =
      (long)(memoryLimit * singleShuffleMemoryLimitPercent);

 

 
而单个Shuffle最大能够使用多少内存，还需要再乘一个参数：MRJobConfig.SHUFFLE_MEMORY_LIMIT_PERCENT（mapreduce.reduce.shuffle.memory.limit.percent），我们当前并没有设置这个参数，那么默认值为0.25f，此时单个Shuffle最大能够使用1.4G＊0.25f＝350M内存。
 

OOM也就是出现在这一行。

 

而我们出的错可能就是出现在判定为使用InMemoryMapOutput但是分配内存时出现的错误，试想使用50个Fetcher线程，单个线程设置为最大接收350M，而堆的最大内存为2G，这样只要有7个Fetcher线程判断为使用InMemoryMapOutput，且同时开始接收数据，就可能造成Java Heap的OOM错误，从而导致Shuffle Error。

 

我觉得我们可以对使用的参数进行一定的调整，比如说减少Fetcher线程的数量，减少单个Shuffle使用InMemory操作的比例让其OnDisk操作等等，来避免这个问题。

 

 
 
 
 
posted @ 2014-11-22 19:56  clamaa  阅读(2345)  评论(0)  编辑  收藏  举报