3
Мы используем Apache Spark 1.5.1 и kafka_2.10-0.8.2.1 и API Kafka DirectStream для извлечения данных из Кафка использует Искра.Не удалось найти лидеров для Set ([TOPICNNAME, 0])) Когда мы находимся в Apache Saprk
Мы создали темы Кафки со следующими параметрами
ReplicationFactor: 1 и Реплика: 1
Когда все экземпляры Кафки работают, работа Спарк отлично работает. Однако, когда один из экземпляров Kafka в кластере отключен, мы получаем исключение, воспроизведенное ниже. Через некоторое время мы перезапустили отключенный экземпляр Kafka и попытались закончить работу Spark, но Spark был уже завершен из-за исключения. Из-за этого мы не могли прочитать оставшиеся сообщения в темах Kafka.
ERROR DirectKafkaInputDStream:125 - ArrayBuffer(org.apache.spark.SparkException: Couldn't find leaders for Set([normalized-tenant4,0]))
ERROR JobScheduler:96 - Error generating jobs for time 1447929990000 ms
org.apache.spark.SparkException: ArrayBuffer(org.apache.spark.SparkException: Couldn't find leaders for Set([normalized-tenant4,0]))
at org.apache.spark.streaming.kafka.DirectKafkaInputDStream.latestLeaderOffsets(DirectKafkaInputDStream.scala:123)
at org.apache.spark.streaming.kafka.DirectKafkaInputDStream.compute(DirectKafkaInputDStream.scala:145)
at org.apache.spark.streaming.dstream.DStream$$anonfun$getOrCompute$1$$anonfun$1$$anonfun$apply$7.apply(DStream.scala:350)
at org.apache.spark.streaming.dstream.DStream$$anonfun$getOrCompute$1$$anonfun$1$$anonfun$apply$7.apply(DStream.scala:350)
at scala.util.DynamicVariable.withValue(DynamicVariable.scala:57)
at org.apache.spark.streaming.dstream.DStream$$anonfun$getOrCompute$1$$anonfun$1.apply(DStream.scala:349)
at org.apache.spark.streaming.dstream.DStream$$anonfun$getOrCompute$1$$anonfun$1.apply(DStream.scala:349)
at org.apache.spark.streaming.dstream.DStream.createRDDWithLocalProperties(DStream.scala:399)
at org.apache.spark.streaming.dstream.DStream$$anonfun$getOrCompute$1.apply(DStream.scala:344)
at org.apache.spark.streaming.dstream.DStream$$anonfun$getOrCompute$1.apply(DStream.scala:342)
at scala.Option.orElse(Option.scala:257)
at org.apache.spark.streaming.dstream.DStream.getOrCompute(DStream.scala:339)
at org.apache.spark.streaming.dstream.ForEachDStream.generateJob(ForEachDStream.scala:38)
at org.apache.spark.streaming.DStreamGraph$$anonfun$1.apply(DStreamGraph.scala:120)
at org.apache.spark.streaming.DStreamGraph$$anonfun$1.apply(DStreamGraph.scala:120)
at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$flatMap$1.apply(TraversableLike.scala:251)
at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$flatMap$1.apply(TraversableLike.scala:251)
at scala.collection.mutable.ResizableArray$class.foreach(ResizableArray.scala:59)
at scala.collection.mutable.ArrayBuffer.foreach(ArrayBuffer.scala:47)
at scala.collection.TraversableLike$class.flatMap(TraversableLike.scala:251)
at scala.collection.AbstractTraversable.flatMap(Traversable.scala:105)
at org.apache.spark.streaming.DStreamGraph.generateJobs(DStreamGraph.scala:120)
at org.apache.spark.streaming.scheduler.JobGenerator$$anonfun$2.apply(JobGenerator.scala:247)
at org.apache.spark.streaming.scheduler.JobGenerator$$anonfun$2.apply(JobGenerator.scala:245)
at scala.util.Try$.apply(Try.scala:161)
at org.apache.spark.streaming.scheduler.JobGenerator.generateJobs(JobGenerator.scala:245)
at org.apache.spark.streaming.scheduler.JobGenerator.org$apache$spark$streaming$scheduler$JobGenerator$$processEvent(JobGenerator.scala:181)
at org.apache.spark.streaming.scheduler.JobGenerator$$anon$1.onReceive(JobGenerator.scala:87)
at org.apache.spark.streaming.scheduler.JobGenerator$$anon$1.onReceive(JobGenerator.scala:86)
at org.apache.spark.util.EventLoop$$anon$1.run(EventLoop.scala:48)
Заранее спасибо. Пожалуйста, помогите решить эту проблему.