PySpark UDF导致警告：CachedKafkaConsumer未在UninterruptibleThread中运行（KAFKA-1894）

在本文中，我们将介绍使用PySpark时可能会遇到的一个问题：在使用自定义函数（UDF）处理Kafka数据时，出现警告信息”CachedKafkaConsumer is not running in UninterruptibleThread (KAFKA-1894)”。我们将探讨这个问题的原因，并提供解决方案。

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背景

PySpark是一种基于Python的开源大数据处理框架，它可以与Kafka等数据源进行无缝集成。通过使用PySpark，我们可以方便地处理Kafka数据，并应用各种自定义函数对数据进行转换和分析。

问题描述

在使用PySpark处理Kafka数据时，我们经常会使用自定义函数（UDF）对数据进行处理和转换。然而，当我们尝试在PySpark中使用UDF处理Kafka数据时，有时会出现警告信息”CachedKafkaConsumer is not running in UninterruptibleThread (KAFKA-1894)”。

这个警告信息表明，在使用PySpark的CachedKafkaConsumer处理Kafka数据时，线程未在UninterruptibleThread中运行。它可能会对程序的性能和稳定性造成一定的影响。

问题原因

这个问题的原因是KAFKA-1894这个Kafka bug，该问题与Kafka的ConcurrentModificationException异常有关。在PySpark中，CachedKafkaConsumer使用java.util.concurrent开启了线程，但这些线程可能会因为某些原因不在UninterruptibleThread中运行。

当CachedKafkaConsumer不在UninterruptibleThread中运行时，会触发警告信息，尽管这并不会影响PySpark程序的正常运行。

解决方案

为了解决”CachedKafkaConsumer is not running in UninterruptibleThread (KAFKA-1894)”的警告信息，我们可以采取以下两种方法：

方法一：禁用UninterruptibleThread

禁用UninterruptibleThread是一种解决这个问题的简单方法。我们可以通过设置Kafka的Broker参数来关闭这个特性。

from pyspark import SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession

conf = SparkConf().\
    setAppName("PySpark Kafka").\
    set("spark.streaming.kafka.consumer.cache.enabled", "false")   # 禁用UninterruptibleThread

spark = SparkSession.builder.config(conf=conf).getOrCreate()

然后我们便可以在PySpark中正常使用UDF处理Kafka数据，而不会再出现警告信息。

方法二：重新启动PySpark

另一种解决方案是重新启动PySpark。有时PySpark会发生一些意料之外的问题，重新启动可能会解决这个问题。

from pyspark import SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession

spark.stop()   # 停止当前的PySpark会话

conf = SparkConf().\
    setAppName("PySpark Kafka")

spark = SparkSession.builder.config(conf=conf).getOrCreate()   # 启动一个新的PySpark会话

通过重新启动PySpark，我们可以再次使用UDF处理Kafka数据，并避免警告信息的出现。

总结

在使用PySpark处理Kafka数据时，我们有时会遇到警告信息”CachedKafkaConsumer is not running in UninterruptibleThread (KAFKA-1894)”。这个问题与Kafka的ConcurrentModificationException异常有关，由于Kafka的bug导致CachedKafkaConsumer线程未在UninterruptibleThread中运行。

为了解决这个问题，我们可以通过禁用UninterruptibleThread或重新启动PySpark来解决。这些方法可以确保我们在PySpark中正常使用UDF处理Kafka数据，同时避免警告信息的出现。