<一>Standalone部署模式下的临时文件清理
概要
在Standalone部署模式下，Spark运行过程中会创建哪些临时性目录及文件，这些临时目录和文件又是在什么时候被清理，本文将就这些问题做深入细致的解答。
从资源使用的方面来看，一个进程运行期间会利用到这四个方面的资源，分别是CPU,内存，磁盘和网络。进程退出之后，CPU，内存和网络都会由操作系统负责释放掉，但是运行过程中产生临时文件如果进程自己不在退出之前有效清除，就会留下一地鸡毛，浪费有效的存储空间。
部署时的第三方依赖
再提出具体的疑问之前，先回顾一下standalone的部署模式。
在standalone下又分为client模式和cluster模式，其中client模式下，driver和client运行于同一JVM中，不由worker启动，该JVM进程直到spark application计算完成返回结果后才退出。如下图所示。
而在cluster模式下，driver由worker启动，client在确认spark application成功提交给cluster后直接退出，并不等待spark application运行结果返回。如下图所示：
从部署图来进行分析，每个JVM进程在启动时的文件依赖如何得到满足。
- Driver比较简单，spark-submit在提交的时候会指定所要依赖的jar文件从哪里读取；
- Executor由worker来启动，worker需要下载Executor启动时所需要的jar文件，那么从哪里下载呢。
为了解决Executor启动时依赖的Jar问题，Driver在启动的时候要启动HttpFileServer存储第三方jar包，然后由worker从HttpFileServer来获取。为此HttpFileServer需要创建相应的目录，而Worker也需要创建相应的目录。
HttpFileServer创建目录的过程详见于SparkEnv.scala中create函数。
spark会为每一个提交的application生成一个文件夹，默认位于$SPARK_HOME/work目录下，用以存放从HttpFileServer下载下来的第三方库依赖及Executor运行时生成的日志信息。
实验1
运行spark-shell，查看在/tmp目录下会新产生哪些目录。
#$SPARK_HOME/bin/spark-shell
在/tmp目录下会新增四个与spark-shell相关的文件夹：
spark+随机数目录
分别用于driver本身，driver创建的tmp目录，httpfileserver创建的目录：
spark-local目录
用以存放executor执行过程中生成的shuffle output和cache的内容。
运行中的临时文件
Executor在运行的时候，会生成Shuffle Output，如果对RDD进行Cache的话，还有可能会将RDD的内容吐到磁盘中。这些都意味着需要有一个文件夹来容纳这些东西。
上文中提到的形如spark-local-*的目录就是用以存储executor运行时生成的临时文件。
可以通过两个简单的实验来看spark-local-*目录下内容的变化。
实验2：不进行RDD Cache
进入spark-shell之后运行：
spark-shell>sc.textFile(“README.md”).flatMap(l=>l.split(“ “)).map(w=>(w,1)).reduceByKey(_ + _).foreach(println)
上述指令会生成两个不同的Stage, 所以会有Shuffle Output，具体划分原因就不再细述了。
如果使用的是spark 1.2.x，可以看到有在spark-local-*目录下有index文件生成。
实验3: 进行RDD Cache
进入spark-shell之后运行：
spark-shell>val rdd1 = sc.textFile(“README.md”).flatMap(l=>l.split(“ “)).map(w=>(w,1)).reduceByKey(_ + _)
spark-shell> rdd1.persist(MEMORY_AND_DISK_SER)
spark-shell>rdd1.foreach(println)
上述指令执行后，不仅会有index文件还会有形如rdd*的文件生成，这些rdd打头的文件就是cache内容。
配置项
可以通过在$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh中指定配置内容来更改默认的存储位置。
SPARK_WORK_DIR 指定work目录，默认是$SPARK_HOME/work子目录。
SPARK_LOCAL_DIRS 指定executor运行生成的临时文件目录，默认是/tmp，由于/tmp目录有可能是采用了tmpfs，建议在实际部署中将其更改到其它目录。
文件的清理
上述过程中生成的临时文件在什么时候会被删除掉呢？
也许第一感觉就是spark application结束运行的时候呗，直觉有时不见得就是对的。
SPARK_LOCAL_DIRS下的产生的文件夹，确实会在应用程序退出的时候自动清理掉，如果观察仔细的话，还会发现在spark_local_dirs目录有有诸如*_cache和*_lock的文件，它们没有被自动清除。这是一个BUG,可以会在spark 1.3中加以更正。有关该BUG的具体描述，参考spark-4323 https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-4323。
$SPARK_LOCAL_DIRS下的*_cache文件是为了避免同一台机器中多个executor执行同一application时多次下载第三方依赖的问题而引进的patch,详见JIRA case spark-2713. 对就的代码见spark/util/Utils.java中的fetchFile函数。https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-2713。
如果已经在使用了，有什么办法来清除呢？暴力删除，不管三七二十一，过一段时间将已经存在的cache和lock全部删除。这不会有什么副作用，大不了executor再去下载一次罢了。
find $SPARK_LOCAL_DIRS -max-depth 1 -type f -mtime 1 -exec rm -- {} \;
而SPARK_WORK_DIR目录下的形如app-timestamp-seqid的文件夹默认不会自动清除。
那么可以设置哪些选项来自动清除已经停止运行的application的文件夹呢？当然有。
在spark-env.sh中加入如下内容：
SPARK_WORKER_OPTS=”-Dspark.worker.cleanup.enabled=true”
注意官方文档中说不管程序是否已经停止，都会删除文件夹，这是不准确的，只有停止掉的程序文件夹才会被删除，我已提交相应的PR。
如果Spark应用程序需要长时间运行，生成的许多shuffle output何时再清理呢？可以通过配置spark.cleaner.ttl来设置清理的时间。
实验4
写一个简单的WordCount，然后以Standalone Cluster模式提交运行，察看$SPARK_LOCAL_DIRS下文件内容的变化。
import org.apache.spark._
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.SparkContext._
import java.util.Date
object HelloApp {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf()
val sc = new SparkContext()
val fileName = "$SPARK_HOME/README.md"
val rdd1 = sc.textFile(fileName).flatMap(l => l.split(" ")).map(w => (w, 1))
rdd1.reduceByKey(_ + _).foreach(println)
var i: Int = 0
while ( i < 10 ) {
Thread.sleep(10000)
i = i + 1
}
}
}
提交运行：
spark-submit –class HelloApp –master spark://127.0.0.1:7077 --deploy-mode cluster HelloApp.jar
小结
本文通过几个简单易行的实验来观测standalone模式下临时文件的产生和清除，希望有助于理解spark中磁盘资源的申请和释放过程。
Spark部署时相关的配置项比较多，如果先进行分类，然后再去配置会容易许多，分类有CPU、Memory、Network、Security、Disk及Akka相关。
参考资料
- https://spark.apache.org/docs/1.2.0/submitting-applications.html
- https://spark.apache.org/docs/1.2.0/spark-standalone.html
- http://mail-archives.apache.org/mod_mbox/spark-commits/201410.mbox/%3C2c2ce06abc7d48d48f17f8e458a53219@git.apache.org%3E
- https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-4323
- https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-2713
<二>日志级别修改
摘要
在学习使用Spark的过程中，总是想对内部运行过程作深入的了解，其中DEBUG和TRACE级别的日志可以为我们提供详细和有用的信息，那么如何进行合理设置呢，不复杂但也绝不是将一个INFO换为TRACE那么简单。
主要问题
调整Spark日志级别的配置文件是$SPARK_HOME/conf/log4j.properties，默认级别是INFO，如果曾经将其改为DEBUG的朋友可能会有这样的经历，有用的信息还没看完，就被大量的心跳检测日志给淹没了。
解决办法
只将需要的日志级别调整为_TRACE_，而将心跳检测类的设置为_INFO_级别以上，避免干扰。
log4j.properties示范
# Set everything to be logged to the console
log4j.rootCategory=INFO, console
log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.console.target=System.err
log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d{yy/MM/dd HH:mm:ss} %p %c{1}: %m%n
# Settings to quiet third party logs that are too verbose
log4j.logger.org.eclipse.jetty=WARN
log4j.logger.org.eclipse.jetty.util.component.AbstractLifeCycle=ERROR
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkIMain$exprTyper=INFO
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkILoop$SparkILoopInterpreter=INFO
log4j.logger.org.apache.spark.sql.SQLContext=TRACE
log4j.logger.org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.Analyzer=TRACE
log4j.logger.org.apache.spark=TRACE
log4j.logger.org.apache.spark.storage.BlockManagerMasterActor=WARN
log4j.logger.org.apache.spark.HeartbeatReceiver=WARN
log4j.logger.org.apache.spark.scheduler.local.LocalActor=WARN小结
第一次在博客园中用markdown格式来写文章，感觉挺简单的。
