在 Hive on Spark 模式下，Hive 使用 Spark 作为其执行引擎运行查询。如果 Spark 挂了，分析和解决错误通常需要查看多个地方的日志和配置。以下是分析 Spark 挂掉问题的详细步骤和方法。

1. 检查 Hive 查询日志

        首先，在 Hive 中执行的查询都会记录日志信息，日志可以帮助了解查询的执行过程、问题出现的阶段以及 Hive 的相关信息。

• 查看 Hive CLI 或 Beeline 的输出：
  如果你是在 Hive CLI 或 Beeline 中运行查询，查询失败时通常会显示错误的摘要。你可以从这里获取一些初步信息，例如哪个阶段出错了、是否有超时等。

• 通过 Hive 的日志文件：
  Hive 的日志通常位于 $HIVE_HOME/logs 目录下，你可以查看这些日志了解 Hive 和 Spark 交互时的具体问题。

  • 日志文件路径：
    • hive.log: 这是 Hive 服务的主日志文件，可能包含查询在 Spark 上运行时的信息。
    • hive-server2.log: 如果你使用 HiveServer2，错误和警告信息可能在此日志中记录。

2. 检查 Spark 日志

        如果 Spark 挂了，Hive 查询失败的原因通常会与 Spark 执行引擎相关。Spark 产生的错误和警告日志会帮助分析问题的根本原因。

Spark Driver 日志

• Driver 日志：Spark Driver 是整个 Spark 应用的主控程序，负责任务的分配和管理。如果 Spark 挂掉，Driver 日志通常是重要的分析入口。

  • 可以通过 YARN（如果使用 YARN 作为资源管理器）或直接在 Driver 节点上查找日志。

  • 如果使用 YARN，运行 Spark 应用程序的 Driver 日志通常可以在 YARN Resource Manager 的 Web UI 上找到。

  • 具体路径：默认情况下，日志会写到 /var/log/spark/apps 目录，或者通过 spark.yarn.app.container.log.dir 配置指定。

Spark Executor 日志

• Executor 日志：每个 Spark Executor 都有自己的日志。如果问题发生在任务执行过程中，查看 Executor 日志有助于分析问题原因。常见的错误包括：

  • 内存不足（OutOfMemoryError）
  • 数据倾斜（数据分布不均导致某些 Executor 负载过高）
  • 硬件故障（磁盘 I/O 错误，网络连接问题等）

  Executor 的日志通常也可以通过 YARN 的 Web UI 进行查看。

YARN Web UI (或者 Standalone 模式的 Spark UI)

1. 访问 YARN 或 Spark UI：如果你的集群使用 YARN 作为资源调度器，你可以访问 YARN 的 Web UI，通常位于 http://<ResourceManager-host>:8088。通过 YARN UI，可以查看失败应用的详细日志，包括 Spark Driver 和 Executor 的日志。

2. 查看 Application Logs：在 YARN UI 中，找到失败的 Spark 应用，点击进入详细页面查看应用的日志。

   • 查看 stderr 和 stdout，检查错误堆栈跟踪。
   • 检查是否有内存不足或任务超时等信息。

3. Spark History Server：如果你启用了 Spark History Server（通常用于查看已完成或失败的应用），可以在 Spark History UI 中找到已完成应用的详细信息。

        通过查看各个任务的执行时间、失败任务的堆栈信息，可以分析错误原因。

3. 常见问题排查方向

根据实际错误日志，可以着重检查以下常见问题：

1. 内存不足（OutOfMemoryError）

        Spark 运行内存密集型任务时，可能会因为 Executor 或 Driver 内存配置不足而导致 OOM 错误。检查日志中是否有 OutOfMemoryError 或类似错误：

• 解决方法：
  • 调整 spark.executor.memory 和 spark.driver.memory 参数，增加 Executor 和 Driver 的内存。
  • 可能需要优化查询，减少数据倾斜或优化 Shuffle 操作。

2. 数据倾斜（Data Skew）

        数据倾斜是 Spark 常见的问题，当数据分布不均匀时，某些任务可能负载过重，导致性能瓶颈甚至挂掉。日志中可能显示某些任务执行时间过长或 Executor 被杀死：

• 解决方法：
  • 优化数据分布，避免某些分区的数据量过大。
  • 使用 Hive 自带的 DISTRIBUTE BY 或 CLUSTER BY 来优化数据分配。
  • 在 Spark 中使用 salting 技术来平衡数据负载。

3. Shuffle 阶段问题

        Spark 查询的 Shuffle 阶段会产生大量的 I/O 和网络传输，导致任务失败。例如，Shuffle 数据过多时，可能会出现网络或磁盘 I/O 瓶颈。

• 解决方法：
  • 增加 Shuffle 内存：spark.shuffle.memoryFraction 或者使用 spark.sql.adaptive.enabled 启用自适应执行。
  • 增加 spark.shuffle.partitions 数量以减少单个分区的大小。

4. 资源不足

        Spark 任务可能因为资源不足被 YARN 杀死，这通常发生在没有足够的 CPU 核心或内存时。日志中可能显示 YARN 的错误信息，如 Container killed by YARN for exceeding memory limits：

• 解决方法：
  • 检查 YARN 的配置，确保为 Spark 应用分配足够的资源。
  • 调整 spark.executor.cores 和 spark.executor.instances 参数以合理使用集群资源。

4. 调整 Spark 配置

如果在分析日志后发现是由于配置不当导致 Spark 挂掉，可以考虑调整以下配置：

• 内存配置：
  • spark.executor.memory：设置 Executor 的内存大小。
  • spark.driver.memory：设置 Driver 的内存大小。
  • spark.yarn.executor.memoryOverhead：为 YARN 上的 Executor 设置额外的内存开销。
• 并行度配置：
  • spark.sql.shuffle.partitions：设置 Shuffle 操作的分区数，默认是 200，可能需要根据数据量调整。
• 网络和 I/O 配置：
  • spark.network.timeout：调整网络超时时间，防止网络延迟过大时任务失败。

总结

        当 Spark 挂掉时，分析错误的关键在于查看 Hive 和 Spark 相关的日志。通过 Hive 查询日志、Spark Driver 和 Executor 的日志，结合 YARN Web UI 或 Spark History Server，可以逐步排查出问题的根源。常见的原因包括内存不足、数据倾斜、Shuffle 阶段问题和资源不足等。根据日志中的错误提示，合理调整 Spark 的配置或优化查询逻辑，通常可以解决这些问题。