Spark Executor 报错 java.lang.StackOverflowError

前两天，一个同事在Hue中查询Hive中的一个大表，运行一分钟左右就报错了：

• Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 3 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask

其执行的HQL语句也很简单，就是在一个大表上查询一些数据，加了一个where条件，将某一列值不为空的数据过滤出来，最后加个limit取其中200条数据。整个HQL的逻辑很简单，但是却不能得到正确结果。奇怪的是，如果只是把该HQL语句中的where过滤条件去掉之后，是可以查询到数据结果的，加了where就报错(这应该是由于没有where的时候与加上where过滤条件的执行过程不一致)。 由于， 生产环境中，使用的是Hive On Spak, 所以通过Yarn查看Spark任务的错误日志：
以及

Caused by: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: Unable to rename output 
from: hdfs://nameservice1/tmp/hive/bdh_data/391198b6-8e23-4552-b34a-4925ee5c0760/hive_2017-06-20_18-26-46_451_3402833551811264654-2/-mr-10000/
.hive-staging_hive_2017-06-20_18-26-46_451_3402833551811264654-2/_task_tmp.-ext-10001/_tmp.000275_0 to: 
hdfs://nameservice1/tmp/hive/bdh_data/391198b6-8e23-4552-b34a-4925ee5c0760/hive_2017-06-20_18-26-46_451_3402833551811264654-2/-mr-10000/
.hive-staging_hive_2017-06-20_18-26-46_451_3402833551811264654-2/_tmp.-ext-10001/000275_0

刚开始我根据上面这一段错误信息去查找原因及解决方法，在这个页面(https://community.hortonworks.com/content/supportkb/49592/containers-logs-showing-tasks-that-are-unable-to-r.html) 中查到了类似的错误及解决方法，按照这上面说的原因是：由于在计算过程中将存放临时数据的目录删除了，导致计算完了之后重命名文件时报错。因此，需要查namenode日志，找到是什么原因导致目录被删除，并通过设置目录权限等方法来解决。 按照上面提供的思路去查找namenode日志，根本就没有找到上述目录的相关记录，而且在HDFS上检查对应的目录时，发现目录还是存在的，只是该目录下是空的。另外也有人说，是因为多个任务对HDF中的同一个文件同时进行读写导致的，不过这些方法都没有解决我的问题。 于是，我尝试着根据下面这几行错误进行查找:

17/06/21 18:24:41 ERROR executor.Executor: Exception in task 275.3 in stage 0.0 (TID 278)
java.lang.StackOverflowErrorat java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.hash(ConcurrentHashMap.java:333)at java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.putIfAbsent(ConcurrentHashMap.java:1145)
at java.lang.ClassLoader.getClassLoadingLock(ClassLoader.java:464)

查阅了很多资料，有直接在Spark或者Hive项目中报Bug的，也有其它原因的。后来，在下面三个连接中找到了一些眉目： https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-10365 https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-18531 https://www.iteblog.com/archives/2151.html 尤其是第一个里面的回答:
我尝试着去在spark-default.conf配置文件中添加(顺便也把GC回收的一些设置加上): spark.executor.extraJavaOptions=“-Xss4096k-XX:+PrintGC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime -XX:+PrintHeapAtGC -XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime -Xloggc:gc.log" 以为这样应该就能解决问题了，谁知另外一些在使用spark的同事直接跟我说：spark-shell不能使用了。这挺奇怪的呀，我只是加了上面那一行设置，咋就不能正常执行了？我是我自己也进入spark-shell试试，果然直接报错了：
于是我根据终端的信息，找到了其中的一个Executor节点，进入到/opt/yarn/container-logs/目录下，也就是yarn存储container日志的目录，再根据container进入到对应目录下，查看stderr中记录的错误输出如下：
刚开始我以为是因为我多加了一些GC设置导致的，于是我只保留了 -Xss4096k，改为: spark.executor.extraJavaOptions=“-Xss4096k" 把其它设置都去除掉。再次进入Spark-shell,仍然包与之前一样的错误。我再次进入到container log目录下，查看stderr日志记录，这次报出来的是: Cann"t find main class. 这次的错误更加奇葩了，一时之间毫无头绪。 后来，突然想到，是不是不需要使用用双引号。于是我改成了: spark.executor.extraJavaOptions=-Xss4096k 改完后，再次进入spark-shell，一切恢复了正常。 接着我进入hive shell，执行了之前的HQL语句，可是错误依然存在。通过Spark WEB界面，进入到Environment页面，查看任务的相关环境设置，发现:
说明我改的spark-default.conf对于hive没有生效。 通过查阅hive资料，了解到需要把相应的设置加入到hive-site.xml配置文件中，于是我在hive-site.xml中加入了: <property> <name>spark.executor.extraJavaOptions</name> <value>-Xss4096k</value> </property> 再次进入hive shell，重新执行之前的HQL语句，运行了一分钟左右，终于得到了期盼已久的结果！ 具体原因是: 由于Executor线程的栈满了，也就是函数调用层级过多导致，一般是递归调用的层级太多导致的。