[大数据]SPARK 3.1.2 Driver端下载UDF jar包导致磁盘爆满

背景

本文基于spark 3.1.2且配置spark.sql.catalogImplementation=hive
在以spark-sql形式运行sql任务时，发现运行driver端的机器的磁盘总是会达到95%以上的利用率.

分析

经过分析，我们发现是/tmp/${session_id}_resources下的UDF jar包导致的磁盘问题。这就使我们不得怀疑是调用hive的UDF函数造成的，接下来直接说重点,直接到ResolveFunctions Rule，改rule是用来解析函数的规则:

 case u @ UnresolvedFunction(funcId, arguments, isDistinct, filter) =>
            withPosition(u) {
              v1SessionCatalog.lookupFunction(funcId, arguments) match {
                // AggregateWindowFunctions are AggregateFunctions that can only be evaluated within
                // the context of a Window clause. They do not need to be wrapped in an
                // AggregateExpression.
                case wf: AggregateWindowFunction =>
                  if (isDistinct || filter.isDefined) {
                    failAnalysis("DISTINCT or FILTER specified, " +
                      s"but ${wf.prettyName} is not an aggregate function")
          

这个函数最终会调用SessionCatalog的lookupFunction方法，继而调用loadFunctionResources方法,继而调用HiveSessionResourceLoader的loadResource方法：

class HiveSessionResourceLoader(
    session: SparkSession,
    clientBuilder: () => HiveClient)
  extends SessionResourceLoader(session) {
  private lazy val client = clientBuilder()
  override def addJar(path: String): Unit = {
    val uri = Utils.resolveURI(path)
    resolveJars(uri).foreach { p =>
      client.addJar(p)
      super.addJar(p)
    }
  }
}

之后调用HiveClientImpl.addJar：

def addJar(path: String): Unit = {
    val uri = new Path(path).toUri
    val jarURL = if (uri.getScheme == null) {
      // `path` is a local file path without a URL scheme
      new File(path).toURI.toURL
    } else {
      // `path` is a URL with a scheme
      uri.toURL
    }
    clientLoader.addJar(jarURL)
    runSqlHive(s"ADD JAR $path")
  }

注意*runSqlHive(s"ADD JAR $path")*这块代码，这块代码的作用是向hive客户端发动ADD JAR命令，而这个命令的作用就会把对应的UDF JAR包下载到driver端，具体的可参考Hive UDF源码解析【1】Create Function，或者可以跟着代码自己捋清楚（会调用AddResourceProcessor.run方法）。

解决

其实这个问题在spark master分支版本是不存在的，因为有个pr已经间接的解决了这个问题，SPARK-34955.
所以我们的做法很简单，就是直接和并过来对应的commit，事情证明这也很好的解决了这个问题。

说明

其实对于spark来说，下载UDF jar到driver端没有意义的，只有在Task的执行的时候，才会需要对应的UDFjar包，而task所需要的UDFjar是从SessionState的addJar来的

def addJar(path: String): Unit = {
    session.sparkContext.addJar(path)
    val uri = new Path(path).toUri
    val jarURL = if (uri.getScheme == null) {
      // `path` is a local file path without a URL scheme
      new File(path).toURI.toURL
    } else {
      // `path` is a URL with a scheme
      uri.toURL
    }
    session.sharedState.jarClassLoader.addURL(jarURL)
    Thread.currentThread().setContextClassLoader(session.sharedState.jarClassLoader)
  }

session.sparkContext.addJar(path) 方法会把jar包放到driver端，在Task运行的时候，会调用TaskRuner的run()方法：

override def run(): Unit = {
    ...
updateDependencies(
   taskDescription.addedFiles, taskDescription.addedJars, taskDescription.addedArchives)

updateDependencies 方法就会下载task所需要的jar包。

对应的还有SPARK-35286也存在类似问题