文档首页/
MapReduce服务 MRS/
用户指南(安卡拉区域)/
故障排除/
使用Kafka/
SparkStreaming消费Kafka消息失败,提示Couldn't find leader offsets
更新时间:2024-11-29 GMT+08:00
SparkStreaming消费Kafka消息失败,提示Couldn't find leader offsets
问题背景与现象
使用SparkStreaming来消费Kafka中指定Topic的消息时,发现无法从Kafka中获取到数据。提示如下错误: Couldn't find leader offsets。
可能原因
- Kafka服务异常。
- 网络异常。
- Kafka Topic异常。
原因分析
- 通过Manager页面,查看Kafka集群当前状态,发现状态为“良好”,且监控指标内容显示正确。
- 查看SparkStreaming日志中提示错误的Topic信息。
执行Kafka相关命令,获取Topic分布信息和副本同步信息,观察返回结果。
kafka-topics.sh --describe --zookeeper <zk_host:port/chroot> --topic <topic name>
如下所示,发现对应Topic状态正常。所有Partition均存在正常Leader信息。
图1 Topic分布信息和副本同步信息
- 检查客户端与Kafka集群网络是否连通,若网络不通协调网络组进行处理。
- 通过SSH登录Kafka Broker。
通过cd /var/log/Bigdata/kafka/broker命令进入日志目录。
查看server.log发现如下日志抛出java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory。
2018-05-30 12:02:00,246 | ERROR | [kafka-network-thread-6-PLAINTEXT-3] | Processor got uncaught exception. | kafka.network.Processor (Logging.scala:103) java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory at java.nio.Bits.reserveMemory(Bits.java:694) at java.nio.DirectByteBuffer.<init>(DirectByteBuffer.java:123) at java.nio.ByteBuffer.allocateDirect(ByteBuffer.java:311) at sun.nio.ch.Util.getTemporaryDirectBuffer(Util.java:241) at sun.nio.ch.IOUtil.read(IOUtil.java:195) at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.read(SocketChannelImpl.java:380)
at org.apache.kafka.common.network.PlaintextTransportLayer.read(PlaintextTransportLayer.java:110)
- 通过Manager页面,查看当前Kafka集群配置。
- MRS Manager界面操作:登录MRS Manager,选择“服务管理 > Kafka > 服务配置”,“参数类别”设置为“全部配置”,发现“KAFKA_JVM_PERFORMANCE_OPTS”的中“-XX:MaxDirectMemorySize”值为“1G”。
- FusionInsight Manager界面操作:登录FusionInsight Manager。选择“集群 > 服务 > Kafka”,单击“配置”,选择“全部配置”,发现“KAFKA_JVM_PERFORMANCE_OPTS”的中“-XX:MaxDirectMemorySize”值为“1G”。
- 直接内存配置过小导致报错,而且一旦直接内存溢出,该节点将无法处理新请求,会导致其他节点或者客户端访问超时失败。
解决办法
- 登录到Manager,进入 Kafka 配置页面。
- MRS Manager界面操作:登录MRS Manager,选择“服务管理 > Kafka > 服务配置”。
- FusionInsight Manager界面操作:登录FusionInsight Manager。选择“集群 > 服务 > Kafka”,单击“配置”。
- 选择“全部配置”,搜索并修改KAFKA_JVM_PERFORMANCE_OPTS的值。
- 保存配置,勾选“重新启动受影响的服务或实例。”并单击“确定”重启服务。
父主题: 使用Kafka