最近一个Spark Streaming项目停止了几个小时，发现后设置为自动重启。结果，Spark Streaming频繁重启，平均十分钟左右就要重启一次。
异常信息为：org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.LeaseExpiredException): No lease on /user/ypdata/checkpoint/temp (inode 120825098): File does not exist. [Lease.Holder: DFSClient_NONMAPREDUCE_1085161746_1, pendingcreates: 1]
问题定位：
这个项目采用的Spark Streaming + kafka的模式，spark streaming实时从kafka拉取数据。
频繁重启，间隔很确定的话，就怀疑是OOM导致的，因为数据在kafka端堆积，启动spark streaming后，会不停去kafka取数据（采用了high level的模式，没有控制速率），spark采用的模式是MEMROY_ONLY_SER模式，超过了driver-memory和executor-memory后，spark会自动丢弃放不下的数据，那么当需要计算该数据时自然报错说找不到数据块。
直到堆积的数据都在kafka消费完毕。 后来的现象也证实了这一点，重启了十几次，过了两个小时后，恢复正常。
解决方案：
但是随着数据量的越来越多，这种情况还是会出现，而且无法解决。
1. 采用kafka low-level的api，控制消费速率，保护spark。 牺牲了实时性。
2.加大spark的driver-memory和executor-memory，同时支持序列化到磁盘。
