pio 火车因 IOException 失败：连接由对等方重置

Question

我已经在 docker 的 linux 机器上完成了 predictionIO v0.13 的设置（运行在集群模式下）。此设置包括：

pio v0.13 的一个容器
elasticsearch v5.6.4 的一个容器
mysql v8.0.16
一个用于 spark-master v2.3.2 的容器
一个用于 spark-worker v2.3.2 的容器

我使用的模板是 ecomm-recommender-java，针对我的数据进行了修改。我不知道是模板错误还是 docker 设置错误，但确实有问题：

pio 构建成功
pio 训练失败 - 有线程 "main" java.io.IOException 中的异常：连接被 peer

正因为如此，我在我的模板中针对不同的点进行了大量的登录，这就是我发现的：

模型计算完成后列车出现故障。我正在使用自定义模型 class，用于保存逻辑回归模型以及各种用户和产品索引。
模型是 PersistentModel。在保存方法中，我在每一步之后都记录了日志。那些被记录下来，我可以在安装的 docker 卷中找到保存的结果，所以看起来保存也成功了，但之后我得到以下异常：

[INFO] [Model] saving user index
[INFO] [Model] saving product index
[INFO] [Model] save done
[INFO] [AbstractConnector] Stopped Spark@20229b7d{HTTP/1.1,[http/1.1]}{0.0.0.0:4040}
Exception in thread "main" java.io.IOException: Connection reset by peer
    at sun.nio.ch.FileDispatcherImpl.read0(Native Method)
    at sun.nio.ch.SocketDispatcher.read(SocketDispatcher.java:39)
    at sun.nio.ch.IOUtil.readIntoNativeBuffer(IOUtil.java:223)
    at sun.nio.ch.IOUtil.read(IOUtil.java:197)
    at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.read(SocketChannelImpl.java:380)
    at org.apache.predictionio.shaded.org.apache.http.impl.nio.reactor.SessionInputBufferImpl.fill(SessionInputBufferImpl.java:204)
    at org.apache.predictionio.shaded.org.apache.http.impl.nio.codecs.AbstractMessageParser.fillBuffer(AbstractMessageParser.java:136)
    at org.apache.predictionio.shaded.org.apache.http.impl.nio.DefaultNHttpClientConnection.consumeInput(DefaultNHttpClientConnection.java:241)
    at org.apache.predictionio.shaded.org.apache.http.impl.nio.client.InternalIODispatch.onInputReady(InternalIODispatch.java:81)
    at org.apache.predictionio.shaded.org.apache.http.impl.nio.client.InternalIODispatch.onInputReady(InternalIODispatch.java:39)
    at org.apache.predictionio.shaded.org.apache.http.impl.nio.reactor.AbstractIODispatch.inputReady(AbstractIODispatch.java:114)
    at org.apache.predictionio.shaded.org.apache.http.impl.nio.reactor.BaseIOReactor.readable(BaseIOReactor.java:162)
    at org.apache.predictionio.shaded.org.apache.http.impl.nio.reactor.AbstractIOReactor.processEvent(AbstractIOReactor.java:337)
    at org.apache.predictionio.shaded.org.apache.http.impl.nio.reactor.AbstractIOReactor.processEvents(AbstractIOReactor.java:315)
    at org.apache.predictionio.shaded.org.apache.http.impl.nio.reactor.AbstractIOReactor.execute(AbstractIOReactor.java:276)
    at org.apache.predictionio.shaded.org.apache.http.impl.nio.reactor.BaseIOReactor.execute(BaseIOReactor.java:104)
    at org.apache.predictionio.shaded.org.apache.http.impl.nio.reactor.AbstractMultiworkerIOReactor$Worker.run(AbstractMultiworkerIOReactor.java:588)
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

我在任何日志中都找不到更相关的内容，但这可能是我忽略了某些内容。

我试着像这样玩火车参数： pio-docker train -- --master local[3] --driver-memory 4g --executor-memory 10g --verbose --num-executors 3

使用 spark 模式（即：--master local[1-3]，不提供使用 docker 容器中的实例）
玩过 --driver-memory（从 4g 到 10g）
玩过 --executor-memory（也是从 4g 到 10g）
玩了 --num-executors 个数字（从 1 到 3）

因为大多数 google 搜索结果都是这些建议。我这里的主要问题是我不知道这个异常是从哪里来的以及如何发现它。

保存方法如下，可能相关：

    public boolean save(String id, AlgorithmParams algorithmParams, SparkContext sparkContext) {
        try {
            logger.info("saving logistic regression model");
            logisticRegressionModel.save("/templates/" + id + "/lrm");
            logger.info("creating java spark context");
            JavaSparkContext jsc = JavaSparkContext.fromSparkContext(sparkContext);
            logger.info("saving user index");
            userIdIndex.saveAsObjectFile("/templates/" + id + "/indices/user");
            logger.info("saving product index");
            productIdIndex.saveAsObjectFile("/templates/" + id + "/indices/product");
            logger.info("save done");
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return true;
    }

硬编码 /templates/ 是 docker 安装的 pio 和 spark 卷。

预期结果是：训练无误地完成。如有必要，我很乐意分享更多详细信息，请询问他们，因为我不确定这里有什么帮助。

EDIT1：包括docker-compose.yml

version: '3'

networks:
    mynet:
        driver: overlay

services:

    elasticsearch:
        image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:5.6.4
        environment:
          - xpack.graph.enabled=false
          - xpack.ml.enabled=false
          - xpack.monitoring.enabled=false
          - xpack.security.enabled=false
          - xpack.watcher.enabled=false
          - cluster.name=predictionio
          - bootstrap.memory_lock=false
          - "ES_JAVA_OPTS=-Xms1g -Xmx1g"
        volumes:
          - pio-elasticsearch-data:/usr/share/elasticsearch/data
        deploy:
            replicas: 1
        networks:
            - mynet

    mysql:
        image: mysql:8
        command: mysqld --character-set-server=utf8mb4 --collation-server=utf8mb4_unicode_ci
        environment:
          MYSQL_ROOT_PASSWORD: somepass
          MYSQL_USER: someuser
          MYSQL_PASSWORD: someotherpass
          MYSQL_DATABASE: pio
        volumes:
          - pio-mysql-data:/var/lib/mysql
        deploy:
            replicas: 1
        networks:
            - mynet

    spark-master:
        image: bde2020/spark-master:2.3.2-hadoop2.7
        ports:
          - "8080:8080"
          - "7077:7077"
        volumes:
            - ./templates:/templates
        environment:
          - INIT_DAEMON_STEP=setup_spark
        deploy:
            replicas: 1
        networks:
            - mynet

    spark-worker:
        image: bde2020/spark-worker:2.3.2-hadoop2.7
        depends_on:
          - spark-master
        ports:
          - "8081:8081"
        volumes:
            - ./templates:/templates
        environment:
          - "SPARK_MASTER=spark://spark-master:7077"
        deploy:
            replicas: 1
        networks:
            - mynet

    pio:
        image: tamassoltesz/pio0.13-spark.230:1
        ports:
            - 7070:7070
            - 8000:8000
        volumes:
            - ./templates:/templates
        dns: 8.8.8.8
        depends_on:
          - mysql
          - elasticsearch
          - spark-master
        environment:
          PIO_STORAGE_SOURCES_MYSQL_TYPE: jdbc
          PIO_STORAGE_SOURCES_MYSQL_URL: "jdbc:mysql://mysql/pio"
          PIO_STORAGE_SOURCES_MYSQL_USERNAME: someuser
          PIO_STORAGE_SOURCES_MYSQL_PASSWORD: someuser
          PIO_STORAGE_REPOSITORIES_EVENTDATA_NAME: pio_event
          PIO_STORAGE_REPOSITORIES_EVENTDATA_SOURCE: MYSQL
          PIO_STORAGE_REPOSITORIES_MODELDATA_NAME: pio_model
          PIO_STORAGE_REPOSITORIES_MODELDATA_SOURCE: MYSQL
          PIO_STORAGE_SOURCES_ELASTICSEARCH_TYPE: elasticsearch
          PIO_STORAGE_SOURCES_ELASTICSEARCH_HOSTS: predictionio_elasticsearch
          PIO_STORAGE_SOURCES_ELASTICSEARCH_PORTS: 9200
          PIO_STORAGE_SOURCES_ELASTICSEARCH_SCHEMES: http
          PIO_STORAGE_REPOSITORIES_METADATA_NAME: pio_meta
          PIO_STORAGE_REPOSITORIES_METADATA_SOURCE: ELASTICSEARCH
          MASTER: spark://spark-master:7077 #spark master
        deploy:
            replicas: 1
        networks:
            - mynet

volumes:
    pio-elasticsearch-data:
    pio-mysql-data:

Answer 1

我发现了问题所在：在 long-running 列车期间，与 elasticsearch 的连接以某种方式丢失。这是一个 docker 问题，而不是 predictionIO 问题。现在，我 "solved" 根本不使用 elasticsearch。

我不知道的另一件事：将 --verbose 放在命令中的位置确实很重要。以我最初的方式提供它（如 pio train -- --driver-memory 4g --verbose）对日志记录的冗长程度有 no/little 影响。正确的做法是pio train --verbose -- --driver-memory 4g，所以在--之前。这样我得到了更多的日志，从中问题的根源变得清晰起来。

pio 火车因 IOException 失败：连接由对等方重置

pio train fails with IOException: Connection reset by peer

java

apache-spark

docker-swarm

predictionio