转载

Spark 设置指定 JDK 的正确姿势

这两天在测试环境提交 Spark Streaming 任务时，遇到了一个 JDK 版本问题导致 job 一直提交失败。

我们使用的组件版本：

1Spark 2.1
2Elasticsearch 6.3.2
3JDK1.8.0_162

查看 ApplicationMaster 日志，找到报错信息：

java.lang.UnsupportedClassVersionError: org/elasticsearch/client/RestHighLevelClient : 
Unsupported major.minor version 52.0

没错，一看便知和 JDK 版本有关系。因为任务是输出到 ES，起初猜测是 ES 对 JDK 要求高，节点环境中的 JDK 低了、不能满足 ES 要求。

还是到 ES 官网查看了下，官网文档针对 ES 6.3.2 版本的 Java 版本建议是这样的： " We recommend installing Java version 1.8.0_131 or a later version in the Java 8 release series. "

对比我们自己使用的 Java 版本 1.8.0_162，是能够满足要求的。

于是便能比较肯定的锁定问题是： Spark自身没有设置好 Java 版本 。这里一般是由于编译打包 Spark 程序时的 Java 版本和运行程序时的 Java 版本不一致导致的。

先来看看我们刚开始提交任务的脚本：

#!/bin/bash

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_162
spark2-submit /
 --master yarn /
 --deploy-mode cluster /
 --executor-cores 1 /
 --executor-memory 1g /
 --driver-memory 1g /
 --conf spark.dynamicAllocation.maxExecutors=2 /
 --conf spark.locality.wait.node=0 /
 --conf spark.executor.userClassPathFirst=true /
 --conf spark.driver.userClassPathFirst=true /
 --files app.properties /
 --jars protobuf-java-3.0.2.jar /
 --class com.bigdata.note.sink.es.streaming.Sink2TestES /
 --name Sink2TestES /
 data-sink-es.jar

看样子我们好像已经设置了任务的 JAVA_HOME，但实际上这里并没有起作用。运行的时候仍然会报上述异常。怎么才能确定任务具体使用的是哪个 JDK 呢，还是要查看 ApplicationMaster 日志：

19/07/19 16:59:10 INFO zookeeper.ZooKeeper: Client environment:java.version=1.7.0_67
19/07/19 16:59:10 INFO zookeeper.ZooKeeper: Client environment:java.vendor=Oracle Corporation
19/07/19 16:59:10 INFO zookeeper.ZooKeeper: Client environment:java.home=/usr/java/jdk1.7.0_67-cloudera/jre

设置 JDK 的正确姿势

经过一番思索，想起只是设置 JAVA_HOME 好像不行，还要在命令行里配置一些 JAVA_HOME 的参数，参考了之前提交任务的脚本，最终找到了设置 JAVA_HOME 的正确方法：

#!/bin/bash

spark2-submit /
 --master yarn /
 --deploy-mode cluster /
 --executor-cores 1 /
 --executor-memory 1g /
 --driver-memory 1g /
 --conf spark.yarn.appMasterEnv.JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_162 /
 --conf spark.executorEnv.JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_162 /
 --conf spark.dynamicAllocation.maxExecutors=2 /
 --conf spark.locality.wait.node=0 /
 --conf spark.executor.userClassPathFirst=true /
 --conf spark.driver.userClassPathFirst=true /
 --files app.properties /
 --jars protobuf-java-3.0.2.jar /
 --class com.bigdata.note.sink.es.streaming.Sink2TestES /
 --name Sink2TestES /
 data-sink-es.jar

设置上面的这两个参数：spark.yarn.appMasterEnv.JAVA_HOME 与 spark.executorEnv.JAVA_HOME，它们的含义分别是指定 Driver 端、Excutor 端的 JDK 路径。通过这样的参数设置，测试下来去掉 export JAVA_HOME 后任务仍然能够正常执行。

其他参考

https://www.iteblog.com/archives/1883.html