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Apache DolphinScheduler 中停止 Spark on YARN 作业失败问题分析与解决

2025-05-19 17:00:24作者:何将鹤

问题背景

在使用 Apache DolphinScheduler 管理 Spark on YARN 作业时,用户发现通过 DolphinScheduler 停止作业的操作虽然将任务实例状态标记为"已终止",但实际上 Spark 作业仍在 YARN 上继续运行。手动执行生成的 .kill 文件却能成功终止作业。

问题现象

当通过 DolphinScheduler 界面停止 Spark 作业时,系统日志显示以下关键错误信息:

  1. 出现 ExitCodeException,退出码为 137
  2. 错误信息表明执行 yarn application -kill 命令失败
  3. 任务实例状态被标记为终止,但实际作业仍在运行

深入分析

执行环境差异

经过排查发现,DolphinScheduler 和手动执行 .kill 文件的主要区别在于:

  1. 执行用户不同:DolphinScheduler 通过租户用户执行,而手动执行使用的是当前会话用户
  2. 环境变量加载:DolphinScheduler 执行时会加载完整的环境配置

关键发现

通过 Arthas 工具调试发现,DolphinScheduler 在执行停止操作时尝试加载 /usr/hdp/current/hadoop/libexec/yarn-config.sh 文件,但该文件在系统中不存在。进一步调查发现这是由于 Hadoop 环境变量配置错误导致的。

根本原因

问题根源在于:

  1. 环境变量 HADOOP_HOME 配置错误,指向了不存在的路径
  2. YARN 相关脚本依赖的环境变量未能正确加载
  3. 虽然手动执行 .kill 文件可以工作,但这是因为当前会话中已经包含了必要的环境变量

解决方案

  1. 修正 Hadoop 环境变量:确保 HADOOP_HOME 指向正确的 Hadoop 安装目录
  2. 验证 yarn-config.sh 存在:确认 /usr/hdp/current/hadoop/libexec/yarn-config.sh 文件存在且可读
  3. 检查权限配置:确保 DolphinScheduler 的租户用户有权限执行相关命令和访问所需文件

技术要点

  1. YARN 作业管理机制:Spark on YARN 作业的停止依赖于 YARN 的资源管理机制
  2. 环境变量重要性:Hadoop/YARN 相关命令执行依赖正确的环境变量配置
  3. 多用户执行环境:DolphinScheduler 的多租户特性可能导致环境变量加载与直接执行存在差异

最佳实践建议

  1. 在部署 DolphinScheduler 时,确保所有工作节点具有一致的 Hadoop 环境配置
  2. 定期验证关键脚本文件(如 yarn-config.sh)的存在和可执行性
  3. 对于生产环境,建议建立配置检查清单,包含所有必要的环境变量和文件路径验证

总结

这个问题展示了分布式任务调度系统中环境配置的重要性。通过本次排查,我们不仅解决了具体的作业停止问题,也加深了对 DolphinScheduler 与 YARN 集成机制的理解。正确的环境配置是保证调度系统稳定运行的基础,特别是在涉及多租户和复杂依赖的场景下。

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