Spark程序运行常见错误解决方法以及优化是怎样的

Spark程序运行常见错误解决方法以及优化是怎样的，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

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一.org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException

1.问题描述

这种问题一般发生在有大量shuffle操作的时候,task不断的failed,然后又重执行，一直循环下去，非常的耗时。

2.报错提示

(1) missing output location

org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException: Missing an output location for shuffle 0

(2) shuffle fetch faild

org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException: Failed to connect to spark047215/192.168.47.215:50268

当前的配置为每个executor使用1cpu,5GRAM,启动了20个executor

3.解决方案

一般遇到这种问题提高executor内存即可,同时增加每个executor的cpu,这样不会减少task并行度。

• spark.executor.memory 15G

• spark.executor.cores 3

• spark.cores.max 21

启动的execuote数量为:7个

execuoteNum = spark.cores.max/spark.executor.cores

每个executor的配置：

3core,15G RAM

消耗的内存资源为:105G RAM

15G*7=105G

可以发现使用的资源并没有提升，但是同样的任务原来的配置跑几个小时还在卡着，改了配置后几分钟就结束了。

二.Executor&Task Lost

1.问题描述

因为网络或者gc的原因,worker或executor没有接收到executor或task的心跳反馈

2.报错提示

(1) executor lost

WARN TaskSetManager: Lost task 1.0 in stage 0.0 (TID 1, aa.local): ExecutorLostFailure (executor lost)

(2) task lost

WARN TaskSetManager: Lost task 69.2 in stage 7.0 (TID 1145, 192.168.47.217): java.io.IOException: Connection from /192.168.47.217:55483 closed

(3) 各种timeout

java.util.concurrent.TimeoutException: Futures timed out after [120 second

ERROR TransportChannelHandler: Connection to /192.168.47.212:35409 has been quiet for 120000 ms while there are outstanding requests. Assuming connection is dead; please adjust spark.network.timeout if this is wrong

3.解决方案

提高 spark.network.timeout 的值，根据情况改成300(5min)或更高。

默认为 120(120s),配置所有网络传输的延时，如果没有主动设置以下参数，默认覆盖其属性

• spark.core.connection.ack.wait.timeout

• spark.akka.timeout

• spark.storage.blockManagerSlaveTimeoutMs

• spark.shuffle.io.connectionTimeout

• spark.rpc.askTimeout or spark.rpc.lookupTimeout

三.倾斜

1.问题描述

大多数任务都完成了，还有那么一两个任务怎么都跑不完或者跑的很慢。

分为数据倾斜和task倾斜两种。

2.错误提示

(1) 数据倾斜

(2) 任务倾斜

差距不大的几个task,有的运行速度特别慢。

3.解决方案

(1) 数据倾斜

数据倾斜大多数情况是由于大量null值或者""引起，在计算前过滤掉这些数据既可。

例如：

sqlContext.sql("...where col is not null and col != ''")

(2) 任务倾斜

task倾斜原因比较多，网络io,cpu,mem都有可能造成这个节点上的任务执行缓慢，可以去看该节点的性能监控来分析原因。以前遇到过同事在spark的一台worker上跑R的任务导致该节点spark  task运行缓慢。

或者可以开启spark的推测机制，开启推测机制后如果某一台机器的几个task特别慢，推测机制会将任务分配到其他机器执行，***Spark会选取最快的作为最终结果。

spark.speculation true

spark.speculation.interval 100 - 检测周期，单位毫秒;

spark.speculation.quantile 0.75 - 完成task的百分比时启动推测

spark.speculation.multiplier 1.5 - 比其他的慢多少倍时启动推测。

四.OOM(内存溢出)

1.问题描述

内存不够，数据太多就会抛出OOM的Exeception

因为报错提示很明显，这里就不给报错提示了。。。

2.解决方案

主要有driver OOM和executor OOM两种

(1) driver OOM

一般是使用了collect操作将所有executor的数据聚合到driver导致。尽量不要使用collect操作即可。

(2) executor OOM

1.可以按下面的内存优化的方法增加code使用内存空间

2.增加executor内存总量,也就是说增加spark.executor.memory的值

3.增加任务并行度(大任务就被分成小任务了)，参考下面优化并行度的方法

优化

1.内存

当然如果你的任务shuffle量特别大，同时rdd缓存比较少可以更改下面的参数进一步提高任务运行速度。

spark.storage.memoryFraction - 分配给rdd缓存的比例，默认为0.6(60%)，如果缓存的数据较少可以降低该值。

spark.shuffle.memoryFraction - 分配给shuffle数据的内存比例，默认为0.2(20%)

剩下的20%内存空间则是分配给代码生成对象等。

如果任务运行缓慢，jvm进行频繁gc或者内存空间不足，或者可以降低上述的两个值。

"spark.rdd.compress","true" - 默认为false，压缩序列化的RDD分区,消耗一些cpu减少空间的使用

如果数据只使用一次，不要采用cache操作，因为并不会提高运行速度，还会造成内存浪费。

2.并行度

spark.default.parallelism

发生shuffle时的并行度，在standalone模式下的数量默认为core的个数，也可手动调整，数量设置太大会造成很多小任务，增加启动任务的开销，太小，运行大数据量的任务时速度缓慢。

spark.sql.shuffle.partitions

sql聚合操作(发生shuffle)时的并行度，默认为200,如果任务运行缓慢增加这个值。

相同的两个任务：

spark.sql.shuffle.partitions=300:

spark.sql.shuffle.partitions=500:

速度变快主要是大量的减少了gc的时间。

修改map阶段并行度主要是在代码中使用rdd.repartition(partitionNum)来操作。

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