PySpark 如何解决作业完成后 spark-submit 卡住的问题

在本文中，我们将介绍如何解决 PySpark 中的一个常见问题：在作业完成后，spark-submit 命令会卡住不终止的问题。当我们使用 spark-submit 提交一个 PySpark 作业时，有时候会遇到作业完成后命令没有返回的情况，而是一直卡在那里无法终止。这个问题可能会导致后续作业无法继续执行，而且也无法释放资源。接下来，我们将介绍一些常见的解决方法和可能导致这个问题的原因。

阅读更多：PySpark 教程

问题原因

导致 spark-submit 命令无法结束的原因可能有多种。下面我们将介绍一些可能的原因：

Driver 程序没有正常退出：在 PySpark 中，Driver 程序是整个作业的入口点和控制中心。如果 Driver 程序没有正常退出，spark-submit 命令会一直等待它结束。
资源没有正确释放: PySpark 使用了分布式计算框架 Apache Spark，它涉及到大量的资源分配和管理。如果资源没有正确释放，就会导致 spark-submit 命令无法结束。
配置问题：有时候配置文件的设置可能导致 spark-submit 命令无法正常终止。例如，一些设置可能会导致作业完成后 driver 程序没有退出的问题。

以上是一些可能导致 spark-submit 命令无法结束的原因，下面我们将介绍一些解决这个问题的方法。

解决方法

方法一：检查代码逻辑

首先，我们需要检查代码逻辑是否正确。确保在代码中所有的 Spark 作业都已经正确完成，并且没有出现死循环或其它无限阻塞的情况。可以在本地测试代码，确保它能正常退出。如果代码逻辑没有问题，那么我们可以进一步检查其它可能的原因。

方法二：检查 Driver 程序是否正常退出

问题的一种可能原因是 Driver 程序没有正常退出。我们可以通过在代码中添加下面的内容来手动终止 Driver 程序：

import sys
from pyspark import SparkContext

# 创建 SparkContext 对象
sc = SparkContext()

# 执行具体的 Spark 任务
...

# 手动终止 SparkContext 对象
sc.stop()

# 手动退出 Driver 程序
sys.exit(0)

在代码执行的最后，我们手动停止 SparkContext 对象并退出 Driver 程序。这样可以确保 Driver 程序正常退出，spark-submit 命令也会返回。

方法三：调整资源配置

另一个可能的原因是资源没有正确释放。可以尝试调整 PySpark 的资源配置，并在代码中手动关闭不需要的资源，如关闭数据库连接、释放内存等。可以修改 spark-defaults.conf 文件或在代码中直接设置资源配置。

方法四：调整配置文件设置

最后，我们可以尝试调整配置文件的设置，以解决这个问题。可以修改 spark-defaults.conf 文件，将下面的配置项加入：

spark.driver.allowMultipleContexts true

这个配置可以允许在同一个进程中创建多个 SparkContext 对象。有时候，由于某些原因，创建的 SparkContext 对象没有正常退出，导致 spark-submit 命令无法返回。通过设置这个配置项，我们可以允许同时创建多个 SparkContext 对象，避免这个问题。

总结

在本文中，我们介绍了 PySpark 中 spark-submit 命令无法终止的问题，并提供了一些可能的解决方法。这个问题可能由多种因素引起，例如 Driver 程序没有正常退出、资源没有正确释放或配置问题等。通过检查代码逻辑、手动终止 Driver 程序、调整资源配置和配置文件设置，我们可以解决这个问题，确保 spark-submit 命令在作业完成后能正常返回。