spark 丢失临时文件问题

HHH 日志改造问题

背景

目前 HHH 日志初筛程序由于 RPC 处理时间过长，需要优化改造成 SparkStreaming 处理；

同时，HHH 日志解析后续 DP、DK、DEL 表生成同样适用MR 处理，浪费大量资源，可改造合并到 Spark Streaming 中一块处理。但在合并初筛、HHH 日志解析、DP、DK、DEL 时，碰到一些问题，请大家帮忙解
决一下。

Spark 版本：2.1.3

问题描述
Spark Streaming 处理时，落盘到 HDFS 时，会报错找不到临时文件，具体如
下截图：

尝试解决方法
更改 xceiverCount 值

参考链接：https://blog.csdn.net/xiaolang85/article/details/19683815在测试集群中增大 xceiverCount 值为 65536.更改后还是会报同样的错。

更改 repartition 为 partitionBy

更改如下图：

使用 partitionBy 代替 repartition，减少同时操作文件数

实验结果：还是会报同样错

取消 repartition、partitionBy
去除 repartition 和 partitionBy，发现落盘时会报同样错。
猜测 batch 过大，增大 executer 内存 和 设置 peRegionServerist 级别为
MEMORY_AND_DISK_SER
没有解决

取消多目录输出 saveAsHadoopFile
为方便后续处理文件，本次改造时，按不同目录对初筛、DP、DK、DEL 文件
输出。更改 saveAsHadoopFile 为
saveAsNewAPIHadoopFile[TextOutputFormat[String，String]](outPath)
发现落盘时会报同样错

麻烦大家看一下这个问题，找出解决方法。
问题原因确认
问题原因

由于 spark 代码中设置了 spark.streaming.concurrentJobs 参数，该参数的作用为 spark 多时间窗口 job 并发执行数量，启用改参数后，在相同输出目录下，多个 job 的临时目录是一样的，在其中一个 job 执行完成后，会删除临时目录，其他执行中的 job 则找不到该临时目录，导致报错

解决方式
根据时间窗当前时间，设置时间戳子目录，使每个时间窗 job 拥有自己的独立目录，保证多个 job 的临时目录是独自使用的

注意：子目录必须在输出数据前设置好，不能在自定义的分目录输出中设置