如何使用 Amazon Athena 排查 Amazon EMR Spark 作业失败的问题？

解决方法

当 Amazon EMR 应用程序在 Amazon EMR 上运行时，会生成日志文件。您可以为 EMR 日志文件创建基本表，然后使用 Athena 查询这些 EMR 日志。您可以通过查询 EMR 日志识别应用程序和集群的事件和趋势。

运行类似于以下内容的命令基于保存在 Amazon S3 日志位置的 EMR 日志文件创建基本表 myemrlogs：

CREATE EXTERNAL TABLE `myemrlogs`(
  `data` string COMMENT 'from deserializer')
ROW FORMAT DELIMITED  
FIELDS TERMINATED BY '|'
LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS INPUTFORMAT 
  'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat' 
OUTPUTFORMAT 
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
LOCATION
  's3://aws-logs-111122223333-us-west-2/elasticmapreduce/j-1ABCDEEXAMPLE/containers/application_1111222233334_5555/'

替换上述查询中的以下内容：

• myemrlogs 替换为表格名称
• 111122223333 替换为 AWS 账号
• j-1ABCDEEXAMPLE 替换为 clusterID
• us-west-2 替换为您的首选区域
• application_1111222233334_5555 替换为应用程序 ID

**注：**示例中提到的 S3 存储桶是 Amazon EMR 使用的默认存储桶。要验证您的日志存储桶路径，请打开 Amazon EMR 控制台，选择您的集群，然后选中 Summary（摘要）选项卡中的 Log URI（日志 URI）字段。

然后，运行类似于以下内容的命令，以检查 myemrlogs 中出现的 FAIL、ERROR、WARN、EXCEPTION、FATAL 或 CAUSE：

SELECT *,"$PATH" FROM myemrlogs WHERE regexp_like(data, 'FAIL|ERROR|WARN|EXCEPTION|FATAL|CAUSE') limit 100;

**注：**将 myemrlogs 替换为您从 EMR 日志文件中创建的表格的名称。

可以通过不同的方式查询 EMR 日志，以了解 Spark 应用程序在哪一步失败。如果应用程序在作业、阶段、任务或执行者级别发生故障，请使用以下几个查询日志的方法来进行问题排查。

运行类似以下内容的命令以获取应用程序的退出代码：

SELECT *,"$PATH" FROM myemrlogs WHERE regexp_like(data, 'exitCode');

运行类似以下内容的命令以检查 Spark 执行程序在哪台主机上运行：

SELECT *,"$PATH" FROM myemrlogs WHERE regexp_like(data, 'executor ID');

运行类似以下内容的命令以跟踪任务到阶段的映射：

SELECT *,"$PATH" FROM myemrlogs WHERE regexp_like(data, 'TID');

运行类似以下内容的命令以检查容器的堆内存详细信息：

SELECT *,"$PATH" FROM myemrlogs WHERE regexp_like(data, 'space');

运行类似以下内容的命令，在有向无环图 (DAG) 计划程序上跟踪每个作业/阶段的进度：

SELECT *,"$PATH" FROM myemrlogs WHERE regexp_like(data, 'DAGScheduler');

您还可以根据 Amazon EMR 日志创建分区表，然后使用 Athena 查询这些日志。有关更多信息，请参阅基于 Amazon EMR 日志创建和查询分区表。

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