记一次spark streaming + spark sql应用的长时间运行异常关闭问题的排查过程

首先，我们需要查看日志文件，找到异常关闭的时间点和异常信息。然后，我们可以根据异常信息定位到具体的代码位置，检查代码是否存在问题。如果代码没有问题，我们可以考虑增加日志输出，以便更好地了解程序运行情况。

另外，我们还可以检查系统资源使用情况，例如内存、CPU等是否达到了极限，如果是，可以考虑增加资源或者优化代码。还可以检查网络连接是否正常，是否存在网络延迟等问题。

最后，我们可以尝试重启程序，如果问题依然存在，可以考虑升级相关组件或者更换硬件设备。

相关问题

《深入理解spark》之 结构化流(spark streaming+spark sql 处理结构化数据)的一个demo

这里是一个使用Spark Streaming和Spark SQL处理结构化数据的示例：

假设我们有一个实时的用户行为日志，其中包含用户ID、行为类型和时间戳。我们想要实时计算每个用户的行为数量，并将结果存储在一个数据库中。

首先，我们使用Spark Streaming从Kafka中读取实时日志数据，并将其转换为DataFrame：

import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

val spark = SparkSession.builder().appName("StructuredStreamingDemo").getOrCreate()
val ssc = new StreamingContext(spark.sparkContext, Seconds(5))

val kafkaParams = Map[String, String]("bootstrap.servers" -> "localhost:9092")
val topics = Set("user_behavior_logs")

val kafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](
  ssc, kafkaParams, topics)

val logs = kafkaStream.map(_._2.split(","))
  .map(log => (log(0), log(1), log(2).toLong))
  .toDF("user_id", "behavior_type", "timestamp")

接下来，我们使用Spark SQL对DataFrame进行查询和聚合操作，计算每个用户的行为数量：

import org.apache.spark.sql.functions._

val result = logs.groupBy("user_id", "behavior_type")
  .agg(count("*").as("count"))
  .select("user_id", "behavior_type", "count")

result.writeStream
  .outputMode("update")
  .format("console")
  .start()

result.writeStream
  .outputMode("update")
  .foreach(new JdbcForeachWriter())
  .start()

最后，我们可以将结果输出到控制台或数据库中。这里我们使用自定义的JdbcForeachWriter将结果写入MySQL数据库：

import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement}

class JdbcForeachWriter extends ForeachWriter[Row] {
  var conn: Connection = _
  var statement: PreparedStatement = _

  def open(partitionId: Long, version: Long): Boolean = {
    Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver")
    conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/test", "root", "password")
    statement = conn.prepareStatement("INSERT INTO user_behavior(user_id, behavior_type, count) VALUES (?, ?, ?)")
    true
  }

  def process(row: Row): Unit = {
    statement.setString(1, row.getString(0))
    statement.setString(2, row.getString(1))
    statement.setLong(3, row.getLong(2))
    statement.executeUpdate()
  }

  def close(errorOrNull: Throwable): Unit = {
    statement.close()
    conn.close()
  }
}

这样，我们就完成了一个使用Spark Streaming和Spark SQL处理结构化数据的示例。

spark踩坑系列1——spark streaming+kafka

spark streaming 是基于 spark 引擎的实时数据处理框架，可以通过集成 kafka 来进行数据流的处理。然而，在使用 spark streaming 进行 kafka 数据流处理时，可能会遇到一些坑。

首先，要注意 spark streaming 和 kafka 版本的兼容性。不同版本的 spark streaming 和 kafka 可能存在一些不兼容的问题，所以在选择版本时要特别留意。建议使用相同版本的 spark streaming 和 kafka，以避免兼容性问题。

其次，要注意 spark streaming 的并行度设置。默认情况下，spark streaming 的并行度是根据 kafka 分区数来决定的，可以通过设置 spark streaming 的参数来调整并行度。如果并行度设置得过高，可能会导致任务处理过慢，甚至出现 OOM 的情况；而设置得过低，则可能无法充分利用集群资源。因此，需要根据实际情况进行合理的并行度设置。

另外，要注意 spark streaming 和 kafka 的性能调优。可以通过调整 spark streaming 缓冲区的大小、批处理时间间隔、kafka 的参数等来提高性能。同时，还可以使用 spark streaming 的 checkpoint 机制来保证数据的一致性和容错性。但是，使用 checkpoint 机制可能会对性能产生一定的影响，所以需要权衡利弊。

最后，要注意处理 kafka 的消息丢失和重复消费的问题。由于网络或其他原因，可能会导致 kafka 的消息丢失；而 spark streaming 在处理数据时可能会出现重试导致消息重复消费的情况。可以通过配置合适的参数来解决这些问题，例如设置 KafkaUtils.createDirectStream 方法的参数 enable.auto.commit，并设置适当的自动提交间隔。

总之，在使用 spark streaming 进行 kafka 数据流处理时，需要留意版本兼容性、并行度设置、性能调优和消息丢失重复消费等问题，以免踩坑。