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如何为Spark Application指定不同的JDK版本详解

时间：2022-11-25 00:35 编辑：来源：阅读：
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摘要：如何为Spark Application指定不同的JDK版本详解

[b]前言[/b] 随着企业内部业务系统越来越多，基于JVM的服务，通常情况线上环境可能会有多套JDK跑不同的服务。大家都知道基于高版本的Java规范编写的服务跑在低版本的JVM上会出现：[code]java.lang.UnsupportedClassVersionError[/code]的异常。 Spark 2.2开始移除了对Java 7的支持，大多数情况下，我们的Spark Application是和Hadoop系统公用的JDK，如果Hadoop依赖的JDK版本是7，那我们基于JDK 8编写的Application跑在上面就会出问题。该文主要介绍在不同的场景下，如何为Spark Application指定不同的JDK版本。 [b]集群已部署了指定的JDK版本[/b] 假设集群中每个节点JDK的部署路径为：/usr/java/jdk1.8 Spark提供了[code]spark.executorEnv.[EnvironmentVariableName][/code]配置，可以用来给Executor进程添加环境变量，如果Spark Application使用的集群管理器是Standalone，只需要通过[code]spark.executorEnv.JAVA_HOME[/code]制定Executor端的jdk路径即可，如下：

$SPARK_HOME/bin/spark-submit \
 --conf "spark.executorEnv.JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8" \
 ...

在YARN模式下，还需要为Application Master指定不同的JAVA_HOME环境变量，如下：

$SPARK_HOME/bin/spark-submit \
 --conf "spark.executorEnv.JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8" \
 --conf "spark.yarn.appMasterEnv.JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8" \
 ...

以cluster的方式部署在YARN上的时候，[code]spark.yarn.appMasterEnv.JAVA_HOME[/code]相当于为Spark Application的Driver设置了特定的JDK版本；以client的模式部署时，[code]spark.yarn.appMasterEnv.JAVA_HOME[/code]仅仅是为Executor Launcher设置了特定的JDK版本。 Driver端的JDK版本和spark-submit所在的机器中的SPARK_HOME环境变量一致，直接在spark-env.sh中指定即可。 [b]集群缺失特定的JDK版本，且对集群无管理权限 [/b] 某些特殊的场景下，我们对集群没有管理权限，只能通过YARN提交Application，并且集群里没有部署我们需要的JDK版本，这种情形就需要将JDK的安装包也一并提交了。这里要求我们的JDK安装包必须为gz格式的，和你代码打包后的jar包放在同一目录下，假设我们下载的JDK的安装包为：jdk-8u141-linux-x64.tar.gz。 [code]关键配置如下：[/code]

$SPARK_HOME/bin/spark-submit \
 --conf "spark.yarn.dist.archives=jdk-8u141-linux-x64.tar.gz" \
 --conf "spark.executorEnv.JAVA_HOME=./jdk-8u141-linux-x64.tar.gz/jdk1.8.0_141" \
 --conf "spark.yarn.appMasterEnv.JAVA_HOME=./jdk-8u141-linux-x64.tar.gz/jdk1.8.0_141" \
 ...

我们可以通过指定[code]spark.yarn.dist.archives[/code]配置，将JDK的安装包分发到所有Executor的工作目录下（包括Application Master的Executor），另外tar.gz的压缩包也会被自动解压，假设jdk-8u141-linux-x64.tar.gz解压后的目录为jdk1.8.0_141，那么我们特定的JDK的目录就是：./jdk-8u141-linux-x64.tar.gz/jdk1.8.0_141，不同的JDK版本以此类推即可。 [b]注意：[/b]由于Spark Standalone没有提供分发JDK安装包并自动解压的功能，所以，这种方式只能用在YARN下。 [b]验证 [/b] 通过ps -ef grep查询相关进程信息，可以看到java的启动路径为我们特定JDK目录的java表示配置成功。如下是我在YARN模式下，单独指定JDK版本的Executor的进程启动信息：

stan  590751 590745 0 20:45 ?  00:00:14 ./jdk-8u141-linux-x64.tar.gz/jdk1.8.0_141/bin/java -server -Xmx512m -XX:+UseG1GC -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:+G1SummarizeConcMark -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35 -XX:PermSize=256M -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:./gc.log -verbose:gc -Djava.io.tmpdir=/home/stan/tmp/hadoop-stan/nm-local-dir/usercache/stan/appcache/application_1508397483453_0095/container_1508397483453_0095_01_000004/tmp -Dspark.driver.port=52986 -Dspark.yarn.app.container.log.dir=/home/stan//hadoop-2.6.4/logs/userlogs/application_1508397483453_0095/container_1508397483453_0095_01_000004 -XX:OnOutOfMemoryError=kill %p org.apache.spark.executor.CoarseGrainedExecutorBackend --driver-url spark://CoarseGrainedScheduler@10.0.0.110:52986 --executor-id 3 --hostname stan --cores 1 --app-id application_1508397483453_0095 --user-class-path file:/home/stan/tmp/hadoop-stan/nm-local-dir/usercache/stan/appcache/application_1508397483453_0095/container_1508397483453_0095_01_000004/__app__.jar

[b]附：spark application运行时版本不兼容错误的解决方法[/b]

17/06/27 14:34:41 INFO deprecation: mapred.map.tasks is deprecated. Instead, use mapreduce.job.maps 
17/06/27 14:34:41 INFO MemoryStore: Block broadcast_0 stored as values in memory (estimated size 788.8 KB, free 1246.5 MB) 
17/06/27 14:34:41 INFO MemoryStore: Block broadcast_0_piece0 stored as bytes in memory (estimated size 54.0 KB, free 1246.4 MB) 
17/06/27 14:34:41 INFO BlockManagerInfo: Added broadcast_0_piece0 in memory on 10.50.70.121:37335 (size: 54.0 KB, free: 1247.2 MB) 
17/06/27 14:34:41 INFO SparkContext: Created broadcast 0 from rdd at TradeInfoOutlier.scala:30 
Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: scala.reflect.api.JavaUniverse.runtimeMirror(Ljava/lang/ClassLoader;)Lscala/reflect/api/JavaUniverse$JavaMirror; 
at com.fangdd.data.profile.outlier.TradeInfoOutlier$.main(TradeInfoOutlier.scala:30) 
at com.fangdd.data.profile.outlier.TradeInfoOutlier.main(TradeInfoOutlier.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:745) 
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:181) 
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:206) 
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:121) 
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala) 
17/06/27 14:34:42 INFO SparkContext: Invoking stop() from shutdown hook

这种错误是由于生产环境采用的是scala 2.10 + spark1.6.3的运行环境，本地打的application jar使用scala2.11 + spark.1.6.3的编译环境，所以放入生产环境集群报了上述错误，更改scala版本重新打jar包后运行成功 [b]总结[/b] 以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对编程素材网的支持。

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