У меня есть задания PySpark, работающие в AWS EMR. Недавно я обновился (AWS EMR 6.4, Spark 3.1.2) и переключился на выполнение задания в докер-контейнере. С тех пор в журналах stdout появляются спорадические дампы потоков, которые начинаются с полного дампа потока OpenJDK 64-битной серверной виртуальной машины (смешанный режим 25.312-b07).
Мне не удалось выяснить, почему они происходят. В stderr нет связанных ошибок или предупреждений, и это не повлияет на задание. Однако эти дампы потоков затрудняют чтение журналов стандартного вывода, и я не смог понять, почему они происходят. Я пробовал использовать предыдущие версии AWS/EMR и даже более простые конфигурации EMR, так как я подозревал, что AWS EMR куда-то отправляет SIGQUIT, поскольку я не нашел в исходном коде Spark ничего, что могло бы это сделать (за исключением дампов потоков, инициируемых пользовательским интерфейсом Spark, и средства чтения задач Spark, которое отключено).
Не зная, что делать, я бы смирился с тем, чтобы дать JVM указание перенаправить этот поток сбрасывает или даже игнорирует для них сигнал, если это возможно. Я открыт для альтернативных предложений.
Я знаю о -Xrs, но подозреваю, что это не то, что мне нужно, поскольку это, скорее всего, приведет к завершению процесса при первом SIGQUIT.
