spark报错：Cannot overwrite a path that is also being read from. Cannot overwrite a path that is also being read from.

Cannot overwrite a path that is also being read from.

这个错看起来很简单。代码简化为

Dataset<Row> selectBefore = session.sql("select * from table1") //表里原先的数据

Dataset<Row> dataset = session.createDataset(list,xx.class)//新增加的数据csv txt kafka

大概就是获取表里的原始数据，然后从别的地方搞来的新数据两个合起来继续存到表里去

selectBefore 
.union(dataset) --两个数据union融合
.write()
.mode(SaveMode.Overwrite) --重新写到hive
.format("hive")
.insertInto(table1);

为啥不用append 因为有时候会重复调用。。 反正就是这么个情况。就是要先查再插入。

为什么报错？

Spark SQL在雪球的实践 - 腾讯云开发者社区-腾讯云

 解决办法

第一个解决办法真不行。我查了下这两个参数大多是解决spark读取hive表数据量不对的情况用的。而且我设置之后还有报错就不贴出来了

spark sql读取不到orc格式hive表数据问题_Java小田的博客-CSDN博客_spark读取不到hive表

第二个 确实可以。

session.sparkContext().setCheckpointDir("/tmp/spark/job/OrderOnlineSparkJob");

Dataset<Row> selectBefore = session.sql("select * from table1").checkpoint();

 第三个这种lowb方法就不说了

找个时间好好学习下spark的checkpoint知识。 

备注下：这种方式有个弊端，checkpoint 在hdfs的目录不是一定会删除的，经过百度，说到GC的时候才会删除，还有什么弱引用。给两个解决办法

1..config("spark.cleaner.referenceTracking.cleanCheckpoints", "true") 这个就是checkpoint的清理线程去清理，但是不一定完全有用，建议大家可以试下System.gc(); 手动触发下。

2.搞个脚本跑完spark后 hdfs dfs -rm -r /checkpoint/*

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2022-11-15更新。为什么checkpoint一下就可以了？

我们稍微百度下，spark.checkpoint的作用？

spark checkpoint详解 - 超级核弹头 - 博客园

简单来说，

1.截断血缘关系，避免rdd从头开始继续计算，解决链路过长的问题

2.上面说的云里雾里，那就看这里，就是把数据存到了hdfs的目录。可以从磁盘文件去恢复数据

那为啥没有checkpoint就不能插入读取的表？

之前看到的一篇文章说了，spark的逻辑是没有临时目录，hive是有临时目录的。

所以这里就很清楚了

没有checkpoint= 读自己目录，写自己目录  报错

有了checkpoint=读hdfs的checkpoint dir，写自己目录，所以是可以的

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稍微分析下源码

 上图中internalRdd是我们查出来的dataset然后toRdd 在copy，简单来说就是复制了一份，

reliableCheckpoint默认是true。 这个一直是true，应该就是你的checkpoint是否可靠，比如存到hdfs就可靠，你存到磁盘肯定不可靠。。。

接着看 

internalRdd.checkpoint()和 internalRdd.count()

 上图看你的checkpointDir 设置没有，没有就报错

最后new ReliableRDDCheckpointData(this)->new ReliableRDDCheckpointData(internalRdd)

我们再看ReliableRDDCheckpointData 类

 这里只是new了这个对象。并没有存储rdd

实际是在后面的action后调用该doCheckpoint方法

Materialize this RDD and write its content to a reliable DFS. This is called immediately after the first action invoked on this RDD has completed.

将rdd物化也就是存储，将它的内容写到可靠的dfs上，这个在第一个action执行后会被立马调用！

 val newRDD = ReliableCheckpointRDD.writeRDDToCheckpointDirectory(rdd, cpDir)

 这里可以看到说明是啥，不是把原来的rdd返回了，是返回了一个新的rdd！！！！所以我们这个时候使用的rdd不是我们spark读取的rdd了。

这个时候我们再看下我之前提到的问题，spark.cleaner.referenceTracking.cleanCheckpoints这个参数有什么用？

这里设置了true，看代码不就是把rdd的cleaner遍历，然后去清理checkpoint目录吗？为什么有时候不起作用？(我跑了十次大概清理了1-2次，最后hdfs checkpoint目录大概有1G的大小，如果数据特别大，这个空间不就浪费了？)

继续研究下，这个cleaner是啥？

  可以看到 spark.cleaner.referenceTracking 这个设置为true了会new一个 默认为true。然后foreach start。

 这个代码就有意思了。。。。

cleaningThread.setDaemon(true)//设置为守护线程，主线程没了它也没了
cleaningThread.setName("Spark Context Cleaner")//加个名字不重要。
cleaningThread.start() //start 方法 肯定要看
periodicGCService.scheduleAtFixedRate(new Runnable { 
  override def run(): Unit = System.gc()
}, periodicGCInterval, periodicGCInterval, TimeUnit.SECONDS)

//这个搞了一个定时调度的一个东西，仔细看这个是啥 

periodicGCInterval=30min periodicGCInterval=30min

意思是啥？就是每隔30min来次System.GC来清除弱引用。这就是为什么有时候checkpoint会自己删 有时候不删了。

这段代码主要两个是

1.开启线程清理

2.开启定时GC

cleaningThread是什么呢？

private val cleaningThread = new Thread() { override def run() { keepCleaning() }}

cleaningThread.start()就是keepCleaning对吧。

//开启清理线程，清理没有引用的checkpoint boradcast rdd
//怎么清理的？referenceQueue这个引用队列里获取的。
/** Keep cleaning RDD, shuffle, and broadcast state. */
private def keepCleaning(): Unit = Utils.tryOrStopSparkContext(sc) {
  while (!stopped) {//差不多就是while(true)了
    try {
      val reference = Option(referenceQueue.remove(ContextCleaner.REF_QUEUE_POLL_TIMEOUT))
        .map(_.asInstanceOf[CleanupTaskWeakReference])//原来是这里！！！
      // Synchronize here to avoid being interrupted on stop()
      synchronized {
        reference.foreach { ref =>
          logDebug("Got cleaning task " + ref.task)
          referenceBuffer.remove(ref)
          ref.task match {
            case CleanRDD(rddId) =>
              doCleanupRDD(rddId, blocking = blockOnCleanupTasks)
            case CleanShuffle(shuffleId) =>
              doCleanupShuffle(shuffleId, blocking = blockOnShuffleCleanupTasks)
            case CleanBroadcast(broadcastId) =>
              doCleanupBroadcast(broadcastId, blocking = blockOnCleanupTasks)
            case CleanAccum(accId) =>
              doCleanupAccum(accId, blocking = blockOnCleanupTasks)
            case CleanCheckpoint(rddId) => //！！！！清理checkpoint目录
              doCleanCheckpoint(rddId)
          }
        }
      }
    } catch {
      case ie: InterruptedException if stopped => // ignore
      case e: Exception => logError("Error in cleaning thread", e)
    }
  }
}

 ——————————————————————————————————

/**
 * Clean up checkpoint files written to a reliable storage.
 * Locally checkpointed files are cleaned up separately through RDD cleanups.
 */
def doCleanCheckpoint(rddId: Int): Unit = {
  try {
    logDebug("Cleaning rdd checkpoint data " + rddId)
    ReliableRDDCheckpointData.cleanCheckpoint(sc, rddId)
    listeners.asScala.foreach(_.checkpointCleaned(rddId))
    logInfo("Cleaned rdd checkpoint data " + rddId)
  }
  catch {
    case e: Exception => logError("Error cleaning rdd checkpoint data " + rddId, e)
  }
}

———————————————清理hdfs目录———————————————

/** Clean up the files associated with the checkpoint data for this RDD. */
def cleanCheckpoint(sc: SparkContext, rddId: Int): Unit = {
  checkpointPath(sc, rddId).foreach { path =>
    path.getFileSystem(sc.hadoopConfiguration).delete(path, true)
  }
}

看着好像没问题为啥没有清理呢？ 能力有限查不出来。。。但是可以借鉴别人的，别人比我写的好多了。

Spark ContextCleaner及checkpoint的clean机制分析 - 知乎

———————————————继续学习弱引用————————————————————

不清楚弱引用的可以看这个文章

Java中弱引用的概念和作用是什么 - 编程语言 - 亿速云

之前的文章分析到 checkpoint目录没有被删除是因为弱引用的问题。弱引用假装已经很熟练了。那么继续源码分析。

ContextCleaner类

//搞了一个引用队列，存放引用对象

private val referenceQueue = new ReferenceQueue[AnyRef]

/** Register an RDD for cleanup when it is garbage collected. */
def registerRDDForCleanup(rdd: RDD[_]): Unit = {
  registerForCleanup(rdd, CleanRDD(rdd.id))
}

def registerAccumulatorForCleanup(a: AccumulatorV2[_, _]): Unit = {
  registerForCleanup(a, CleanAccum(a.id))
}

/** Register a ShuffleDependency for cleanup when it is garbage collected. */
def registerShuffleForCleanup(shuffleDependency: ShuffleDependency[_, _, _]): Unit = {
  registerForCleanup(shuffleDependency, CleanShuffle(shuffleDependency.shuffleId))
}

/** Register a Broadcast for cleanup when it is garbage collected. */
def registerBroadcastForCleanup[T](broadcast: Broadcast[T]): Unit = {
  registerForCleanup(broadcast, CleanBroadcast(broadcast.id))
}

/** Register a RDDCheckpointData for cleanup when it is garbage collected. */
def registerRDDCheckpointDataForCleanup[T](rdd: RDD[_], parentId: Int): Unit = {
  registerForCleanup(rdd, CleanCheckpoint(parentId))
}

/** Register an object for cleanup. */
private def registerForCleanup(objectForCleanup: AnyRef, task: CleanupTask): Unit = {
  referenceBuffer.add(new CleanupTaskWeakReference(task, objectForCleanup, referenceQueue))
}

这里多复制点。可以看到acc rdd RDDCheckpointData 等都是调用的registerForCleanup这个方法。最后都是变成了 new CleanupTaskWeakReference(task，acc/rdd/checkpoint，引用队列)

CleanupTaskWeakReference

/**
 * A WeakReference associated with a CleanupTask.
 *
 * When the referent object becomes only weakly reachable, the corresponding
 * CleanupTaskWeakReference is automatically added to the given reference queue.
 */
private class CleanupTaskWeakReference(
    val task: CleanupTask,
    referent: AnyRef,
    referenceQueue: ReferenceQueue[AnyRef])
  extends WeakReference(referent, referenceQueue)

 至此我们分析下checkpoint的流程。

rdd.checkpoint()->

new ReliableRDDCheckpointData(this)

ReliableRDDCheckpointData.checkpointPath(rdd.context, rdd.id)//确定checkpoint路径

spark.cleaner.referenceTracking.cleanCheckpoints=TURE会将当前rddCheckpoint放到引用队列里，

最开始我们spark代码里new SparkContext的时候

会根据spark.cleaner.referenceTracking=true去 new ContextCleaner()然后调用这个的start方法

而这个ContextCleaner的start方法开启了两个线程

一个不停的看队列里是否有需要清除弱引用对象

一个定时去GC

经过我测试 弱引用对象什么时候会被清理？

参考文章

referenceQueue用法_gmHappy的博客-CSDN博客_referencequeue

    private void test2() throws InterruptedException {
        ReferenceQueue<Object> referenceQueue = new ReferenceQueue<>();
        Object value = new Object();
        Map<Object, Object> map = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            WeakReference<String> weakReference = new WeakReference<String>(String.valueOf(i), referenceQueue);
            System.out.println("创造了:"+weakReference+",value="+weakReference.get());
            map.put(weakReference, value);
        }
        System.gc();
        Thread.sleep(100);
        WeakReference<String> result=null;
        int cnt = 0;
        while ((result=(WeakReference)referenceQueue.poll())!=null){
            System.out.println((cnt++) + "回收了:" + result+",value="+result.get());
        }
    }
-----------
创造了:java.lang.ref.WeakReference@383534aa,value=0
创造了:java.lang.ref.WeakReference@6bc168e5,value=1
创造了:java.lang.ref.WeakReference@7b3300e5,value=2
创造了:java.lang.ref.WeakReference@2e5c649,value=3
创造了:java.lang.ref.WeakReference@136432db,value=4
0回收了:java.lang.ref.WeakReference@6bc168e5,value=null
1回收了:java.lang.ref.WeakReference@2e5c649,value=null
2回收了:java.lang.ref.WeakReference@7b3300e5,value=null
3回收了:java.lang.ref.WeakReference@136432db,value=null
4回收了:java.lang.ref.WeakReference@383534aa,value=null

    private void testBigObjectWithoutGC() throws InterruptedException {
        int _1M = 1024 * 1024;

        ReferenceQueue<Object> referenceQueue = new ReferenceQueue<>();
        Thread thread = new Thread(() -> {
            try {
                int cnt = 0;
                WeakReference<byte[]> k;
                while ((k = (WeakReference) referenceQueue.remove()) != null) {
                    System.out.println((cnt++) + "回收了:" + k);
                }
            } catch (InterruptedException e) {
                // 结束循环
            }
        });
        thread.setDaemon(true);
        thread.start();

        Object value = new Object();
        Map<Object, Object> map = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            byte[] bytes = new byte[_1M];
            WeakReference<byte[]> weakReference = new WeakReference<byte[]>(bytes, referenceQueue);
            map.put(weakReference, value);
        }
        System.out.println("map.size->" + map.size());
    }
--------
8342回收了:java.lang.ref.WeakReference@67a3bd51
8343回收了:java.lang.ref.WeakReference@2cec704c
8344回收了:java.lang.ref.WeakReference@bd1111a
8345回收了:java.lang.ref.WeakReference@5918c260
8346回收了:java.lang.ref.WeakReference@7fc7c4a
8347回收了:java.lang.ref.WeakReference@9d3c67
注意这里没有了。没有回收10000个对象 只回收了8000多个。。有时候9000多。

经过测试发现

需要使用

System.gc(); //触发GC 但是GC没有真正开始

Thread.sleep(1000);//给个时间让GC去执行。

或者

你队列里放的对象都很大，并且数量也不少 这个时候会主动触发GC

这样弱引用对象就会被清除了。。。所以我们之前如何清理checkpoint目录呢？

spark.cleaner.referenceTracking.cleanCheckpoints true

System.gc();+ Thread.sleep(1000); 也不会特别影响spark的任务。我就懒得测试了。。。各位成功了留个言让我知道下。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-400267.html

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