FAQ
Hi!

Trying to run a streaming.jar reduce only (mapper == cat) job, I'm getting the
following error, any ideas what to do?

TIA,

Andreas

Hadoop map task list for job_200805291303_0088 on ec2-67-202-58-97
Killed Tasks
Task Complete Status Start Time Finish Time Errors Counters
tip_200805291303_0088_m_000023 0.00%
initializing
2-Jun-2008 16:12:05
2-Jun-2008 16:13:41 (1mins, 35sec)


java.lang.StackOverflowError
at org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer.compare(MapTask.java:494)
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Hadoop, 2008.

Search Discussions

  • Runping Qi at Jun 2, 2008 at 11:36 pm
    Looks like a bug somewhere.

    Can you provide the details as to how to reproduce the problem?
    In particular, what were your input data and how did you run your job?


    Thanks,

    Runping
    -----Original Message-----
    From: Andreas Kostyrka
    Sent: Monday, June 02, 2008 10:12 AM
    To: core-user@hadoop.apache.org
    Subject: Stackoverflow

    Hi!

    Trying to run a streaming.jar reduce only (mapper == cat) job, I'm getting
    the
    following error, any ideas what to do?

    TIA,

    Andreas

    Hadoop map task list for job_200805291303_0088 on ec2-67-202-58-97
    Killed Tasks
    Task Complete Status Start Time Finish Time Errors Counters
    tip_200805291303_0088_m_000023 0.00%
    initializing
    2-Jun-2008 16:12:05
    2-Jun-2008 16:13:41 (1mins, 35sec)


    java.lang.StackOverflowError
    at
    org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer.compare(MapTask.java:49
    4)
    at org.apache.hadoop.util.QuickSort.fix(QuickSort.java:29)
    at org.apache.hadoop.util.QuickSort.sort(QuickSort.java:58)
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    Hadoop, 2008.
  • Chris Douglas at Jun 3, 2008 at 2:54 am
    Is anyone observing this outside of streaming?

    We've been able to reproduce this trace with a bad comparator that
    only returns negative values, but haven't found any uncontrived
    patterns in data that produce this, nor any comparators in 0.17 with
    this property. A bad partitioner also returning only negative values
    would behave similarly, but not this uniformly.

    How many reducers are you running? Are you using the 0.17 streaming
    jar? Are you running with the default comparator/partitioner? If you
    run the same job as a Java sort, do you see the same behavior? -C
    On Jun 2, 2008, at 10:12 AM, Andreas Kostyrka wrote:

    Hi!

    Trying to run a streaming.jar reduce only (mapper == cat) job, I'm
    getting the
    following error, any ideas what to do?

    TIA,

    Andreas

    Hadoop map task list for job_200805291303_0088 on ec2-67-202-58-97
    Killed Tasks
    Task Complete Status Start Time Finish Time Errors Counters
    tip_200805291303_0088_m_000023 0.00%
    initializing
    2-Jun-2008 16:12:05
    2-Jun-2008 16:13:41 (1mins, 35sec)


    java.lang.StackOverflowError
    at org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer.compare
    (MapTask.java:494)
    at org.apache.hadoop.util.QuickSort.fix(QuickSort.java:29)
    at org.apache.hadoop.util.QuickSort.sort(QuickSort.java:58)
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    Hadoop, 2008.
  • Andreas Kostyrka at Jun 3, 2008 at 6:09 am

    On Tuesday 03 June 2008 04:53:22 Chris Douglas wrote:
    Is anyone observing this outside of streaming?

    We've been able to reproduce this trace with a bad comparator that
    only returns negative values, but haven't found any uncontrived
    patterns in data that produce this, nor any comparators in 0.17 with
    this property. A bad partitioner also returning only negative values
    would behave similarly, but not this uniformly.

    Ok, let's take a look, the hadoop call is like this:

    hadoop jar
    $HOME/hadoop-0.17.0/contrib/streaming/hadoop-0.17.0-streaming.jar -output /user/hadoop/$(basename
    $(pwd)) -mapper cat -reducer /home/hadoop/bin/lrp\ --stderr -jobconf
    mapred.reduce.tasks=88 $CMD

    The data is a representation for loglines, and not exactly small, e.g. the
    stuff has already been reduced once.

    The bug is probably triggered by size, because reducing the data in two
    seperate smaller runs work fine. I have no small data set that triggers this
    problem.

    The interesting thing is that it happens inside the last Map task, not in the
    reducer tasks.
    As you can see above the mapper cmd is rather on the simple side.
    How many reducers are you running? Are you using the 0.17 streaming
    jar? Are you running with the default comparator/partitioner? If you
    run the same job as a Java sort, do you see the same behavior? -C
    I have no Java implementation of my job, sorry.


    Andreas

    Hadoop job_200805291303_0088 on ec2-67-202-58-97
    User: hadoop
    Job Name: streamjob51857.jar
    Job File: /mnt/tmp/hadoop-hadoop/mapred/system/job_200805291303_0088/job.xml
    Status: Failed
    Started at: Mon Jun 02 16:11:29 GMT 2008
    Failed at: Mon Jun 02 16:13:34 GMT 2008
    Failed in: 2mins, 5sec

    Kind
    % Complete
    Num Tasks
    Pending
    Running
    Complete
    Killed
    Failed/Killed
    Task Attempts
    map
    98.61%
    72 0 0 71 1 4 / 11
    reduce
    100.00%
    88 0 0 0 88 0 / 22

    Counter
    Map
    Reduce
    Total
    File Systems Local bytes written 2,790,820,175 107,780,646 2,898,600,821
    HDFS bytes read 2,633,043,249 0 2,633,043,249
    Job Counters Failed map tasks 0 0 1
    Launched map tasks 0 0 86
    Launched reduce tasks 0 0 22
    Data-local map tasks 0 0 69
    Rack-local map tasks 0 0 5
    Map-Reduce Framework Map input records 12,148,547 0 12,148,547
    Map output records 12,148,547 0 12,148,547
    Map input bytes 2,633,043,249 0 2,633,043,249
    Map output bytes 2,645,311,659 0 2,645,311,659
    Combine input records 0 0 0
    Combine output records 0 0 0
    Reduce input groups 0 0 0
    Reduce input records 0 0 0
    Reduce output records 0 0 0
    Map Completion Graph - close

    Reduce Completion Graph - close

    Change priority from NORMAL to: VERY_HIGH HIGH LOW VERY_LOW

    Go back to JobTracker

    Hadoop, 2008.
  • Chris Douglas at Jun 3, 2008 at 6:35 am
    I have no Java implementation of my job, sorry.
    Since it's all in the map side, IdentityMapper/IdentityReducer is
    fine, as long as both the splits and the number of reduce tasks are
    the same.
    The data is a representation for loglines, and not exactly small,
    e.g. the
    stuff has already been reduced once.
    By "not exactly small, do you mean each line is long or that there
    are many records?
    The interesting thing is that it happens inside the last Map task,
    not in the
    reducer tasks.
    As you can see above the mapper cmd is rather on the simple side.
    util.QuickSort is only used on the map side, so this shouldn't have
    anything to do with the reduce. Is it always and only the *last* map
    task that fails? If I sent you a patch that would print a trace with
    the partitions, would you mind running it? Do you have any other
    settings that differ from the defaults? -C
  • Andreas Kostyrka at Jun 3, 2008 at 1:44 pm

    On Tuesday 03 June 2008 08:35:10 Chris Douglas wrote:
    I have no Java implementation of my job, sorry.
    Since it's all in the map side, IdentityMapper/IdentityReducer is
    fine, as long as both the splits and the number of reduce tasks are
    the same.
    The data is a representation for loglines, and not exactly small,
    e.g. the
    stuff has already been reduced once.
    By "not exactly small, do you mean each line is long or that there
    are many records?
    Well, not small in the meaning, that even I could get my boss to allow me to
    give you the data, transfering it might be painful. (E.g. the job that
    aborted had about 12M lines with with ~2.6GB data => the lines are not really
    long, but longer than 80 chars)

    The expected result was that around 8-10M of lines would be output by the
    reduce task. (The lines are of two different types, one type means that all
    key/values but the first one can be dropped, and the second one is the more
    classical type where all values need to be added up.)

    Because the stuff has already been reduced in big chunks already, I'd expect a
    ~20% reduction. Still that's useful, considering that each of these lines
    turns into at least one SQL statement after it leaves the hadoop cluster.
    The interesting thing is that it happens inside the last Map task,
    not in the
    reducer tasks.
    As you can see above the mapper cmd is rather on the simple side.
    util.QuickSort is only used on the map side, so this shouldn't have
    anything to do with the reduce. Is it always and only the *last* map
    Nope, although sometimes it happens earlier.
    task that fails? If I sent you a patch that would print a trace with
    the partitions, would you mind running it? Do you have any other
    settings that differ from the defaults? -C
    If you tell me how to apply it, I'm happy to. (I'm not the biggest Java
    hotshot on this planet, I'm just using the provided 0.17.0 jars, Guess I
    would have to patch the source and run ant. On all nodes or just the
    control?).

    And no, it's mostly untuned from the default hadoop config, paths and network
    addresses being configured, everything left as is.

    OTOH, I would have to try to get enough data into my work queue to have a big
    enough chunk to reproduce it I guess. OTOH, it's not that bad, I stiil have
    over 1TB of logfiles for May to process, so I would just need to take off the
    brakes from hadoop to produce the data needed I guess.

    Thanks,

    Andreas

    My hadoop-site.xml:

    <?xml version="1.0"?>
    <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
    <configuration>

    <property>
    <name>fs.default.name</name>
    <value>hdfs://ec2-67-202-58-97.compute-1.amazonaws.com:9000</value>
    <description>The name of the default file system. A URI whose
    scheme and authority determine the FileSystem implementation. The
    uri's scheme determines the config property (fs.SCHEME.impl) naming
    the FileSystem implementation class. The uri's authority is used to
    determine the host, port, etc. for a filesystem.</description>
    </property>

    <property>
    <name>fs.s3.awsAccessKeyId</name>
    <value>XXXXXX</value>
    </property>

    <property>
    <name>fs.s3.awsSecretAccessKey</name>
    <value>XXXX</value>
    </property>

    <property>
    <name>mapred.job.tracker</name>
    <value>ec2-67-202-58-97.compute-1.amazonaws.com:9001</value>
    <description>The host and port that the MapReduce job tracker runs
    at. If "local", then jobs are run in-process as a single map
    and reduce task.
    </description>
    </property>



    <property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/mnt/tmp/hadoop-${user.name}</value>
    <description>A base for other temporary directories.</description>
    </property>
    <property>
    <name>dfs.name.dir</name><value>/mnt/hadoop/namedir</value>
    </property>

    <property>
    <name>dfs.data.dir</name><value>/mnt/hadoop/datadir</value>
    </property>
    <property>
    <name>mapred.local.dir</name><value>/mnt/hadoop/mrlocal</value>
    </property>
    <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>3</value>
    <description>Default block replication.
    The actual number of replications can be specified when the file is created.
    The default is used if replication is not specified in create time.
    </description>
    </property>

    </configuration>
  • Andreas Kostyrka at Jun 3, 2008 at 6:11 pm
    Ok, a new dead job: ;(

    This time after 2.4GB/11,3M lines ;(

    Any idea what I could do debug this?
    (No idea how to go at debugging a Java process that is distributed and does
    GBs of data. How does one stabilize that kind of stuff to generate a
    reproducable situation?)

    Andresa
  • Steve Loughran at Jun 4, 2008 at 10:01 am

    Andreas Kostyrka wrote:
    Ok, a new dead job: ;(

    This time after 2.4GB/11,3M lines ;(

    Any idea what I could do debug this?
    (No idea how to go at debugging a Java process that is distributed and does
    GBs of data.
    Its one of the big problems of distributed computing; distributed debugging
    How does one stabilize that kind of stuff to generate a
    reproducable situation?)
    -If you are using vmware/xen or similar with a private you can snapshot
    the entire cluster, but then you are left with many GB of machine state
    to deal with. But virtualisation has its own problems, as timing can get
    very screwed up

    -any hung process, kill -QUIT it and you get a stack trace

    -logging, lots of it. Get all the boxes in perfect NTP-driven sync and
    you can correlate events in a single-site cluster. Dealiing with logs
    from the other side of the world is a harder problem -don't go there if
    you can help it.

    The x-trace team are trying to instrument hadoop for better debugging
    http://radlab.cs.berkeley.edu/wiki/Projects/X-Trace_on_Hadoop

    this looks really interesting

    --
    Steve Loughran http://www.1060.org/blogxter/publish/5
    Author: Ant in Action http://antbook.org/
  • Chris Douglas at Jun 3, 2008 at 6:35 pm

    By "not exactly small, do you mean each line is long or that there
    are many records?
    Well, not small in the meaning, that even I could get my boss to
    allow me to
    give you the data, transfering it might be painful. (E.g. the job that
    aborted had about 12M lines with with ~2.6GB data => the lines are
    not really
    long, but longer than 80 chars)
    Ah, I see. Would it be possible to run the Java sort example over
    your data? It would be helpful to verify that this is not specific to
    streaming.

    ${hadoop} jar hadoop-0.17-examples.jar sort -m <num maps> \
    -r 88 \
    -inFormat org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat \
    -outFormat org.apache.hadoop.mapred.lib.NullOutputFormat \
    -outKey org.apache.hadoop.io.LongWritable \
    -outValue org.apache.hadoop.io.Text \
    <input dir> <ouput dir (ignored)>

    This should be close to streaming with cat as the mapper.
    util.QuickSort is only used on the map side, so this shouldn't have
    anything to do with the reduce. Is it always and only the *last* map
    Nope, although sometimes it happens earlier.
    Is it always the same splits when you re-run your job? Though
    distributing the full dataset may not be feasible, if there are
    splits that fail consistently then we might be able to work from that.
    task that fails? If I sent you a patch that would print a trace with
    the partitions, would you mind running it? Do you have any other
    settings that differ from the defaults? -C
    If you tell me how to apply it, I'm happy to. (I'm not the biggest
    Java
    hotshot on this planet, I'm just using the provided 0.17.0 jars,
    Guess I
    would have to patch the source and run ant. On all nodes or just the
    control?).
    Unfortunately, it would need to be deployed to all the TaskTrackers,
    and it would be pretty invasive (i.e. I was planning on logging all
    the offsets from the sort as the stack unwinds from the exception).
    I'll test something and send it to you, and if it's not too much
    trouble you can try it.
    My hadoop-site.xml:
    [snip]
    Nothing suspect, there. -C
  • Andreas Kostyrka at Jun 3, 2008 at 7:01 pm

    On Tuesday 03 June 2008 20:35:03 Chris Douglas wrote:
    By "not exactly small, do you mean each line is long or that there
    are many records?
    Well, not small in the meaning, that even I could get my boss to
    allow me to
    give you the data, transfering it might be painful. (E.g. the job that
    aborted had about 12M lines with with ~2.6GB data => the lines are
    not really
    long, but longer than 80 chars)
    Ah, I see. Would it be possible to run the Java sort example over
    your data? It would be helpful to verify that this is not specific to
    streaming.

    ${hadoop} jar hadoop-0.17-examples.jar sort -m <num maps> \
    -r 88 \
    -inFormat org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat \
    -outFormat org.apache.hadoop.mapred.lib.NullOutputFormat \
    -outKey org.apache.hadoop.io.LongWritable \
    -outValue org.apache.hadoop.io.Text \
    <input dir> <ouput dir (ignored)>

    This should be close to streaming with cat as the mapper.
    util.QuickSort is only used on the map side, so this shouldn't have
    anything to do with the reduce. Is it always and only the *last* map
    Nope, although sometimes it happens earlier.
    Is it always the same splits when you re-run your job? Though
    distributing the full dataset may not be feasible, if there are
    splits that fail consistently then we might be able to work from that.
    Who decides the splits? (If it's deterministic, it should be the same)

    Well, I'm currently trying out if rerunning the job with same command on the
    same data reproduces the bug.

    After that, I'll try your above proposed command.

    And after that, I'll try and see if I can manage to produce a simpler data set
    to reproduce it.
    task that fails? If I sent you a patch that would print a trace with
    the partitions, would you mind running it? Do you have any other
    settings that differ from the defaults? -C
    If you tell me how to apply it, I'm happy to. (I'm not the biggest
    Java
    hotshot on this planet, I'm just using the provided 0.17.0 jars,
    Guess I
    would have to patch the source and run ant. On all nodes or just the
    control?).
    Unfortunately, it would need to be deployed to all the TaskTrackers,
    Well, that's not the biggest problem, I need to deploy my Python stuff to all
    nodes too, guess one item more for the big rsync run.
    and it would be pretty invasive (i.e. I was planning on logging all
    the offsets from the sort as the stack unwinds from the exception).
    I'll test something and send it to you, and if it's not too much
    trouble you can try it.
    Happy to. Might be that I'll do it tomorrow, so I have longer to observe and
    revert if anything unhappy happens. (I only have this one production cluster,
    and it needs to continue munching production data).

    Andreas
  • Runping Qi at Jun 3, 2008 at 7:03 pm
    Chris,

    Your version will use LongWritable as the map output key type, which
    changes the job nature completely. You should use
    ${hadoop} jar hadoop-0.17-examples.jar sort -m <num maps> \
    -r 88 \
    -inFormat org.apache.hadoop.mapred.KeyValueTextInputFormat \
    -outFormat org.apache.hadoop.mapred.lib.NullOutputFormat \
    -outKey org.apache.hadoop.io.Text \
    -outValue org.apache.hadoop.io.Text \
    <input dir> <ouput dir (ignored)>
    instead.

    Runping
    -----Original Message-----
    From: Chris Douglas
    Sent: Tuesday, June 03, 2008 11:35 AM
    To: core-user@hadoop.apache.org
    Subject: Re: Stackoverflow
    By "not exactly small, do you mean each line is long or that there
    are many records?
    Well, not small in the meaning, that even I could get my boss to
    allow me to
    give you the data, transfering it might be painful. (E.g. the job
    that
    aborted had about 12M lines with with ~2.6GB data => the lines are
    not really
    long, but longer than 80 chars)
    Ah, I see. Would it be possible to run the Java sort example over
    your data? It would be helpful to verify that this is not specific to
    streaming.

    ${hadoop} jar hadoop-0.17-examples.jar sort -m <num maps> \
    -r 88 \
    -inFormat org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat \
    -outFormat org.apache.hadoop.mapred.lib.NullOutputFormat \
    -outKey org.apache.hadoop.io.LongWritable \
    -outValue org.apache.hadoop.io.Text \
    <input dir> <ouput dir (ignored)>

    This should be close to streaming with cat as the mapper.
    util.QuickSort is only used on the map side, so this shouldn't have
    anything to do with the reduce. Is it always and only the *last*
    map
    Nope, although sometimes it happens earlier.
    Is it always the same splits when you re-run your job? Though
    distributing the full dataset may not be feasible, if there are
    splits that fail consistently then we might be able to work from that.
    task that fails? If I sent you a patch that would print a trace
    with
    the partitions, would you mind running it? Do you have any other
    settings that differ from the defaults? -C
    If you tell me how to apply it, I'm happy to. (I'm not the biggest
    Java
    hotshot on this planet, I'm just using the provided 0.17.0 jars,
    Guess I
    would have to patch the source and run ant. On all nodes or just the
    control?).
    Unfortunately, it would need to be deployed to all the TaskTrackers,
    and it would be pretty invasive (i.e. I was planning on logging all
    the offsets from the sort as the stack unwinds from the exception).
    I'll test something and send it to you, and if it's not too much
    trouble you can try it.
    My hadoop-site.xml:
    [snip]
    Nothing suspect, there. -C
  • Chris Douglas at Jun 3, 2008 at 8:05 pm
    Ah; you're right, of course. Sorry about that. -C
    On Jun 3, 2008, at 12:00 PM, Runping Qi wrote:


    Chris,

    Your version will use LongWritable as the map output key type, which
    changes the job nature completely. You should use
    ${hadoop} jar hadoop-0.17-examples.jar sort -m <num maps> \
    -r 88 \
    -inFormat org.apache.hadoop.mapred.KeyValueTextInputFormat \
    -outFormat org.apache.hadoop.mapred.lib.NullOutputFormat \
    -outKey org.apache.hadoop.io.Text \
    -outValue org.apache.hadoop.io.Text \
    <input dir> <ouput dir (ignored)>
    instead.

    Runping
    -----Original Message-----
    From: Chris Douglas
    Sent: Tuesday, June 03, 2008 11:35 AM
    To: core-user@hadoop.apache.org
    Subject: Re: Stackoverflow
    By "not exactly small, do you mean each line is long or that there
    are many records?
    Well, not small in the meaning, that even I could get my boss to
    allow me to
    give you the data, transfering it might be painful. (E.g. the job
    that
    aborted had about 12M lines with with ~2.6GB data => the lines are
    not really
    long, but longer than 80 chars)
    Ah, I see. Would it be possible to run the Java sort example over
    your data? It would be helpful to verify that this is not specific to
    streaming.

    ${hadoop} jar hadoop-0.17-examples.jar sort -m <num maps> \
    -r 88 \
    -inFormat org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat \
    -outFormat org.apache.hadoop.mapred.lib.NullOutputFormat \
    -outKey org.apache.hadoop.io.LongWritable \
    -outValue org.apache.hadoop.io.Text \
    <input dir> <ouput dir (ignored)>

    This should be close to streaming with cat as the mapper.
    util.QuickSort is only used on the map side, so this shouldn't have
    anything to do with the reduce. Is it always and only the *last*
    map
    Nope, although sometimes it happens earlier.
    Is it always the same splits when you re-run your job? Though
    distributing the full dataset may not be feasible, if there are
    splits that fail consistently then we might be able to work from
    that.
    task that fails? If I sent you a patch that would print a trace
    with
    the partitions, would you mind running it? Do you have any other
    settings that differ from the defaults? -C
    If you tell me how to apply it, I'm happy to. (I'm not the biggest
    Java
    hotshot on this planet, I'm just using the provided 0.17.0 jars,
    Guess I
    would have to patch the source and run ant. On all nodes or just the
    control?).
    Unfortunately, it would need to be deployed to all the TaskTrackers,
    and it would be pretty invasive (i.e. I was planning on logging all
    the offsets from the sort as the stack unwinds from the exception).
    I'll test something and send it to you, and if it's not too much
    trouble you can try it.
    My hadoop-site.xml:
    [snip]
    Nothing suspect, there. -C
  • Andreas Kostyrka at Jun 3, 2008 at 8:16 pm

    On Tuesday 03 June 2008 21:00:49 Runping Qi wrote:
    ${hadoop} jar hadoop-0.17-examples.jar sort -m <num maps> \
    -r 88 \
    -inFormat org.apache.hadoop.mapred.KeyValueTextInputFormat \
    -outFormat org.apache.hadoop.mapred.lib.NullOutputFormat \
    -outKey org.apache.hadoop.io.Text \
    -outValue org.apache.hadoop.io.Text \
    <input dir> <ouput dir (ignored)>
    One big question? How do I list multiple files instead of an input directory?

    Andreas
  • Andreas Kostyrka at Jun 3, 2008 at 9:25 pm

    On Tuesday 03 June 2008 22:16:05 Andreas Kostyrka wrote:
    On Tuesday 03 June 2008 21:00:49 Runping Qi wrote:
    ${hadoop} jar hadoop-0.17-examples.jar sort -m <num maps> \
    -r 88 \
    -inFormat org.apache.hadoop.mapred.KeyValueTextInputFormat \
    -outFormat org.apache.hadoop.mapred.lib.NullOutputFormat \
    -outKey org.apache.hadoop.io.Text \
    -outValue org.apache.hadoop.io.Text \
    <input dir> <ouput dir (ignored)>
    One big question? How do I list multiple files instead of an input
    directory?
    Ok, after a short peek into the documentation, I figured out that
    setInputPaths takes a commaseperated string.

    Anyway, the job is queued, so we'll see if it's streaming in an hour or so.

    Andreas
    Andreas
  • Andreas Kostyrka at Jun 3, 2008 at 11:26 pm
    Ok, I've tried it out, the example sort bombs exactly like streaming =>

    http://heaven.kostyrka.org/test.log

    Any recommendations?

    Thanks,

    Andreas
  • Devaraj Das at Jun 4, 2008 at 1:31 pm
    Hi Andreas,

    Here is what I did:

    bin/hadoop jar build/hadoop-0.18.0-dev-examples.jar randomtextwriter
    -Dtest.randomtextwrite.min_words_key=40
    -Dtest.randomtextwrite.max_words_key=50
    -Dtest.randomtextwrite.maps_per_host=1 textinput
    (this would generate 1GB of text data with pretty long sentences. Refer
    src/examples/org/apache/hadoop/examples/RandomTextWriter.java)

    bin/hadoop jar build/hadoop-0.18.0-dev-examples.jar sort
    -Dmapred.min.split.size=536870912 -Dio.sort.mb=256 -inFormat
    org.apache.hadoop.mapred.KeyValueTextInputFormat -outFormat
    org.apache.hadoop.mapred.lib.NullOutputFormat -outKey
    org.apache.hadoop.io.Text -outValue org.apache.hadoop.io.Text textinput
    textout

    (This is similar to what you run. Notice that I have a pretty high value of
    the mapred.min.split.size and io.sort.mb to ensure that each invocation of
    qsort processes good amount of data)

    This ran perfectly well.

    I even tried reducing the length of the sentences by specifying 1 for all
    the four - min_words_key/value, max_words_key/value during data creation.
    That seemed to work fine too.

    So could you pls do this:

    1) Generate data using RandomTextWriter having similar characteristics as
    your input data set where qsort fails.
    2) Try to reproduce the issue (you may have to do a couple of runs of (1)).
    Let us know the configuration of RandomTextWriter with which you see
    StackOverflow errors in qsort.

    I hope I am not asking for too much.. Pls let us know if you need any help
    in this regard...

    Thanks a lot!

    Devaraj
    -----Original Message-----
    From: Andreas Kostyrka
    Sent: Wednesday, June 04, 2008 4:56 AM
    To: core-user@hadoop.apache.org
    Subject: Re: Stackoverflow

    Ok, I've tried it out, the example sort bombs exactly like
    streaming =>

    http://heaven.kostyrka.org/test.log

    Any recommendations?

    Thanks,

    Andreas
  • Haijun Cao at Jun 4, 2008 at 5:45 am
    It seems that setrep won't force replication change to the specified number immediately, it changed really slowly. just wondering if this is the expected behavior? what's the rational for this behavior? is there way to speed it up?

    Thanks
    Haijun
  • Doug Cutting at Jun 4, 2008 at 4:34 pm

    Andreas Kostyrka wrote:
    java.lang.StackOverflowError
    at org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer.compare(MapTask.java:494)
    at org.apache.hadoop.util.QuickSort.fix(QuickSort.java:29)
    at org.apache.hadoop.util.QuickSort.sort(QuickSort.java:58)
    at org.apache.hadoop.util.QuickSort.sort(QuickSort.java:82)
    Quicksort is known to cause stack overflows when sorting large,
    already-sorted data. Could that be the issue here?

    http://safari.oreilly.com/0201361205/ch07lev1sec3
    http://www.finesse.demon.co.uk/steven/sorting.html#quicksort
    http://www.seeingwithc.org/topic2html.html

    Doug
  • Chris Douglas at Jun 4, 2008 at 6:40 pm
    The pivot selection is the median of the first, middle, and last
    elements; it should be the best choice for sorted data. It's still
    possible to pick bad pivots, but data that forces hundreds of
    consecutive bad pivot selections should be exceedingly rare. -C
    On Jun 4, 2008, at 9:24 AM, Doug Cutting wrote:

    Andreas Kostyrka wrote:
    java.lang.StackOverflowError
    at org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer.compare
    (MapTask.java:494)
    at org.apache.hadoop.util.QuickSort.fix(QuickSort.java:29)
    at org.apache.hadoop.util.QuickSort.sort(QuickSort.java:58)
    at org.apache.hadoop.util.QuickSort.sort(QuickSort.java:82)
    Quicksort is known to cause stack overflows when sorting large,
    already-sorted data. Could that be the issue here?

    http://safari.oreilly.com/0201361205/ch07lev1sec3
    http://www.finesse.demon.co.uk/steven/sorting.html#quicksort
    http://www.seeingwithc.org/topic2html.html

    Doug
  • Andreas Kostyrka at Jun 13, 2008 at 8:05 am
    Sorry, for replying the private email to the mailing list, but I strongly
    believe in leaving the next guy something to google ;)

    Anyway, as you seem to be knowledgeable about sorting, one question:

    Does hadoop provide all key/value tuples for a given key in one batch to the
    reducer, or not?

    TIA,

    Andreas
    On Friday 13 June 2008 02:48:52 you wrote:
    Great deal; thanks for sending it to me.

    This has exactly the same pattern described in the JIRA
    (HADOOP-3442); the partition that fails is nearly sorted and it's
    selected one of the largest values as its pivot.

    The fix is checked into the 0.17 branch; if you check it out and
    deploy it, your jobs should finish without causing the
    StackOverflowError. If you're noticing inordinately long sort times
    for your job (i.e. this is a common pattern for your data), then you
    might consider applying HADOOP-3308 and HADOOP-3442 (the former so
    the latter applies cleanly). Really sorry you hit this; let me know
    if the sort times with the 0.17.1 branch are inordinately long, so
    this can get another iteration if it needs it. -C
  • Ted Dunning at Jun 14, 2008 at 5:15 am
    Yes. It does.

    This can be the source of some imbalanced load in the reducer, but is
    essential to correct functioning of the map-reduce model.

    Sometimes it is good to actually add some additional salt to the key just so
    that the large reduce lists get split up a bit for more equitable
    distribution of the reduce workload. You can only do that if you don't mind
    reduces running on partial lists. Of course, if you could do that, you
    probably would have used a combiner already and not needed this hack.
    On Fri, Jun 13, 2008 at 1:04 AM, Andreas Kostyrka wrote:

    Sorry, for replying the private email to the mailing list, but I strongly
    believe in leaving the next guy something to google ;)

    Anyway, as you seem to be knowledgeable about sorting, one question:

    Does hadoop provide all key/value tuples for a given key in one batch to
    the
    reducer, or not?

    TIA,

    Andreas
    On Friday 13 June 2008 02:48:52 you wrote:
    Great deal; thanks for sending it to me.

    This has exactly the same pattern described in the JIRA
    (HADOOP-3442); the partition that fails is nearly sorted and it's
    selected one of the largest values as its pivot.

    The fix is checked into the 0.17 branch; if you check it out and
    deploy it, your jobs should finish without causing the
    StackOverflowError. If you're noticing inordinately long sort times
    for your job (i.e. this is a common pattern for your data), then you
    might consider applying HADOOP-3308 and HADOOP-3442 (the former so
    the latter applies cleanly). Really sorry you hit this; let me know
    if the sort times with the 0.17.1 branch are inordinately long, so
    this can get another iteration if it needs it. -C


    --
    ted

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