你遇到了吗?Caused by: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.fs.FileAlreadyExistsException)
- 2019 年 11 月 7 日
- 筆記
我在使用 Structured Streaming 的 ForeachWriter,写 HDFS 文件时,出现了这个异常
这个异常出现的原因是HDFS作为一个分布式文件系统,支持多线程读,但是不支持多线程写入。所以HDFS引入了一个时间类型的锁机制,也就是HDFS的租约机制(** lease holder**)。
这个知识点来源于这篇文章 http://blog.csdn.net/weixin_44252761/article/details/89517393
大数据计算时,多线程与分布式的并行可以很好的加速数据的处理速度。可在大数据存储时,分布式的文件存储系统对并发的写请求支持存在天然的缺陷。这是一对天然的矛盾,暂时无法解决,只能缓和。
怎么缓和呢?不得不崇拜Spark开发者的智商,非常的简单和实用。不能同时写一个文件,但是可以同时写多个文件啊,只要我(spark或者程序)认为这多个文件是一个文件,那写一个和多个就没有区别了。
按照这个想法,修改我的代码,真正代码篇幅太长,主要就是一个地方:
将val hdfsWritePath = new Path(path)
改为 val hdfsWritePath = new Path(path + "/" + partitionId)
即可。
有兴趣的朋友可以看看更全面的代码,原来的源代码如下:
inputStream match { case Some(is) => is.writeStream .foreach(new ForeachWriter[Row]() { var successBufferedWriter: Option[BufferedWriter] = None def openHdfs(path: String, partitionId: Long, version: Long): Option[BufferedWriter] = { val configuration: Configuration = new Configuration() configuration.set("fs.defaultFS", hdfsAddr) val fileSystem: FileSystem = FileSystem.get(configuration) val hdfsWritePath = new Path(path) val fsDataOutputStream: FSDataOutputStream = if (fileSystem.exists(hdfsWritePath)) fileSystem.append(hdfsWritePath) else fileSystem.create(hdfsWritePath) Some(new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(fsDataOutputStream, StandardCharsets.UTF_8))) } override def open(partitionId: Long, version: Long): Boolean = { successBufferedWriter = if (successBufferedWriter.isEmpty) openHdfs(successPath, partitionId, version) else successBufferedWriter true } override def process(value: Row): Unit = { successBufferedWriter.get.write(value.mkString(",")) successBufferedWriter.get.newLine() } override def close(errorOrNull: Throwable): Unit = { successBufferedWriter.get.flush() successBufferedWriter.get.close() } }) .start() .awaitTermination()
上述代码初看没问题,却会导致标题错误,修改如下:
inputStream match { case Some(is) => is.writeStream .foreach(new ForeachWriter[Row]() { var successBufferedWriter: Option[BufferedWriter] = None def openHdfs(path: String, partitionId: Long, version: Long): Option[BufferedWriter] = { val configuration: Configuration = new Configuration() configuration.set("fs.defaultFS", hdfsAddr) val fileSystem: FileSystem = FileSystem.get(configuration) val hdfsWritePath = new Path(path + "/" + partitionId) val fsDataOutputStream: FSDataOutputStream = if (fileSystem.exists(hdfsWritePath)) fileSystem.append(hdfsWritePath) else fileSystem.create(hdfsWritePath) Some(new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(fsDataOutputStream, StandardCharsets.UTF_8))) } override def open(partitionId: Long, version: Long): Boolean = { successBufferedWriter = if (successBufferedWriter.isEmpty) openHdfs(successPath, partitionId, version) else successBufferedWriter true } override def process(value: Row): Unit = { successBufferedWriter.get.write(value.mkString(",")) successBufferedWriter.get.newLine() } override def close(errorOrNull: Throwable): Unit = { successBufferedWriter.get.flush() successBufferedWriter.get.close() } }) .start() .awaitTermination()
如此轻松(其实困扰了我一天)就解决了这个可能大家都会遇到的问题,读取时路径到 successPath
即可,分享出来。
如果有什么问题或不足,希望大家可以与我联系,共同进步。
完~~~~