spark任务如何kill掉

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mob64ca12dfd1d5 2024-10-14 05:12:10 ©著作权

文章标签 API ci User 文章分类 Spark 大数据

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Spark任务如何KILL掉

在实际的Spark应用中，可能因为某些原因（如输入数据量过大、代码逻辑错误等）导致Spark任务运行时卡顿或消耗大量资源，而我们需要终止这些长时间的计算任务。本文将为您介绍如何有效地Kill掉Spark任务，并附带相应的代码示例。

方案概述

为了Kill掉一个正在运行的Spark任务，我们需要了解以下几点：

任务的状态监控。
使用Spark的REST API或Spark UI确定任务ID。
调用Spark的Kill API终止指定任务。

流程图

以下是Kill掉Spark任务的基本流程：

flowchart TD
    A[开始] --> B{监控任务状态}
    B -->|运行中| C[获取任务ID]
    B -->|完成| D[结束]
    C --> E{终止任务}
    E -->|成功| F[任务已终止]
    E -->|失败| G[错误处理]
    F --> D
    G --> D

任务Kill的具体步骤

1. 监控任务状态

在Spark UI中，你可以监控到每个应用的状态。通过访问http://<driver-host>:4040/jobs/可以查看到正在运行的任务和相应的信息。

2. 获取任务ID

通过Spark的REST API，可以获取到当前活跃的作业和任务。

curl -X GET http://<driver-host>:4040/api/v1/applications/<app-id>/stages

返回数据中包含了阶段和任务的ID，你可以根据这些信息选择要终止的任务。

3. 调用Kill API终止任务

获取到任务ID后，我们可以通过REST API发送一个Kill请求。

curl -X POST http://<driver-host>:4040/api/v1/applications/<app-id>/kill

可以通过以下Python示例代码实现以上步骤：

import requests

def kill_spark_job(driver_host, app_id):
    try:
        # 获取当前应用的状态
        stages_url = f'http://{driver_host}:4040/api/v1/applications/{app_id}/stages'
        response = requests.get(stages_url)
        stages = response.json()
        
        # 输出当前阶段与任务
        for stage in stages:
            print(f"Stage ID: {stage['stageId']} - Status: {stage['status']}")

        # 调用Kill接口
        kill_url = f'http://{driver_host}:4040/api/v1/applications/{app_id}/kill'
        kill_response = requests.post(kill_url)

        if kill_response.status_code == 200:
            print("任务已成功终止")
        else:
            print("终止任务失败")
    except Exception as e:
        print(f"出现错误: {e}")

# 示例调用
kill_spark_job("localhost", "application_123456789_0001")

序列图

下面是Kill任务过程中的序列图示例：

sequenceDiagram
    participant User
    participant SparkDriver
    participant SparkUI
    
    User->>SparkUI: 检查任务状态
    SparkUI->>User: 返回任务信息
    User->>SparkDriver: 请求Kill任务
    SparkDriver->>SparkUI: 执行Kill操作
    SparkUI-->>User: 任务已终止确认