客戶在使用Spark Thrift Server 報錯:could only be replicated to 0 nodes instead of minReplication(=1)

客戶在使用我們的SPARK(用的是 spark thrift server)產(chǎn)品后寨腔,反饋說息拜,使用一天后就報錯素征。重啟一下spark thrift server。但是這種方式治標不治本哮肚,本質(zhì)問題還是的挖出來解決掉的。
報錯信息如下:

  • 1.jpg
  • 2.jpg
  • 3.jpg

    因為報錯的日志是hdfs中的BlockManager广匙,于是查看源碼中該類的方法chooseTarget4NewBlock:如下

/**
* Choose target datanodes for creating a new block.
*
* @throws IOException
* if the number of targets < minimum replication.
* @see BlockPlacementPolicy#chooseTarget(String, int, Node,
* Set, long, List, BlockStoragePolicy)
*/
public DatanodeStorageInfo[] chooseTarget4NewBlock(final String src,
final int numOfReplicas, final Node client,
final Set<Node> excludedNodes,
final long blocksize,
final List<String> favoredNodes,
final byte storagePolicyID) throws IOException {
List<DatanodeDescriptor> favoredDatanodeDescriptors =
getDatanodeDescriptors(favoredNodes);
final BlockStoragePolicy storagePolicy = storagePolicySuite.getPolicy(storagePolicyID);
final DatanodeStorageInfo[] targets = blockplacement.chooseTarget(src,
numOfReplicas, client, excludedNodes, blocksize,
favoredDatanodeDescriptors, storagePolicy);
if (targets.length < minReplication) {
throw new IOException("File " + src + " could only be replicated to "
+ targets.length + " nodes instead of minReplication (="
+ minReplication + "). There are "
+ getDatanodeManager().getNetworkTopology().getNumOfLeaves()
+ " datanode(s) running and "
+ (excludedNodes == null? "no": excludedNodes.size())
+ " node(s) are excluded in this operation.");
}
return targets;
}

  • 從改方法中可以看出來是hdfs block的問題,于是執(zhí)行:hdfs dfsadmin -report
    發(fā)現(xiàn)有兩臺機器DFS RemainingDFS Remaining%空間嚴重不足恼策。當然也可以通過查看datanode的日志發(fā)現(xiàn)一些問題滴鸦致。
  • 解決問題的思路:
    1. 新增DataNode節(jié)點
    2. 在空間不足的DataNode增加硬盤(也有可能是有足夠的硬盤空間,但是沒有成功的掛載到HDFS上)

參考鏈接

最后編輯于
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末涣楷,一起剝皮案震驚了整個濱河市分唾,隨后出現(xiàn)的幾起案子,更是在濱河造成了極大的恐慌狮斗,老刑警劉巖绽乔,帶你破解...
    沈念sama閱讀 212,383評論 6 493
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件,死亡現(xiàn)場離奇詭異碳褒,居然都是意外死亡折砸,警方通過查閱死者的電腦和手機,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 90,522評論 3 385
  • 文/潘曉璐 我一進店門沙峻,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來睦授,“玉大人,你說我怎么就攤上這事摔寨∪ゼ希” “怎么了?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 157,852評論 0 348
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵是复,是天一觀的道長删顶。 經(jīng)常有香客問我,道長淑廊,這世上最難降的妖魔是什么逗余? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 56,621評論 1 284
  • 正文 為了忘掉前任,我火速辦了婚禮蒋纬,結(jié)果婚禮上猎荠,老公的妹妹穿的比我還像新娘。我一直安慰自己蜀备,他們只是感情好关摇,可當我...
    茶點故事閱讀 65,741評論 6 386
  • 文/花漫 我一把揭開白布。 她就那樣靜靜地躺著碾阁,像睡著了一般输虱。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上脂凶,一...
    開封第一講書人閱讀 49,929評論 1 290
  • 那天宪睹,我揣著相機與錄音愁茁,去河邊找鬼。 笑死亭病,一個胖子當著我的面吹牛鹅很,可吹牛的內(nèi)容都是我干的。 我是一名探鬼主播罪帖,決...
    沈念sama閱讀 39,076評論 3 410
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼促煮,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼!你這毒婦竟也來了整袁?” 一聲冷哼從身側(cè)響起菠齿,我...
    開封第一講書人閱讀 37,803評論 0 268
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎坐昙,沒想到半個月后绳匀,有當?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 44,265評論 1 303
  • 正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡炸客,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點故事閱讀 36,582評論 2 327
  • 正文 我和宋清朗相戀三年疾棵,在試婚紗的時候發(fā)現(xiàn)自己被綠了。 大學時的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片嚷量。...
    茶點故事閱讀 38,716評論 1 341
  • 序言:一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡陋桂,死狀恐怖,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出蝶溶,到底是詐尸還是另有隱情嗜历,我是刑警寧澤,帶...
    沈念sama閱讀 34,395評論 4 333
  • 正文 年R本政府宣布抖所,位于F島的核電站梨州,受9級特大地震影響,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏田轧。R本人自食惡果不足惜暴匠,卻給世界環(huán)境...
    茶點故事閱讀 40,039評論 3 316
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望傻粘。 院中可真熱鬧每窖,春花似錦、人聲如沸弦悉。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 30,798評論 0 21
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽稽莉。三九已至瀑志,卻和暖如春,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間,已是汗流浹背劈猪。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 32,027評論 1 266
  • 我被黑心中介騙來泰國打工昧甘, 沒想到剛下飛機就差點兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道東北人战得。 一個月前我還...
    沈念sama閱讀 46,488評論 2 361
  • 正文 我出身青樓充边,卻偏偏與公主長得像,于是被迫代替她去往敵國和親贡避。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子痛黎,可洞房花燭夜當晚...
    茶點故事閱讀 43,612評論 2 350