python 内存不足报错_Spark排错与优化

Master挂掉,standby重启也失效

Master默认使用512M内存，当集群中运行的任务特别多时，就会挂掉，原因是master会读取每个task的event log日志去生成Spark ui，内存不足自然会OOM，可以在master的运行日志中看到，通过HA启动的master自然也会因为这个原因失败。

解决

增加Master的内存占用，在Master节点spark-env.sh

中设置：

export SPARK_DAEMON_MEMORY 10g # 根据你的实际情况

减少保存在Master内存中的作业信息

spark.ui.retainedJobs 500 # 默认都是1000spark.ui.retainedStages 500

worker挂掉或假死

有时候我们还会在web ui中看到worker节点消失或处于dead状态，在该节点运行的任务则会报各种 lost worker

的错误，引发原因和上述大体相同，worker内存中保存了大量的ui信息导致gc时失去和master之间的心跳。

解决

增加Master的内存占用，在Worker节点spark-env.sh

中设置：

export SPARK_DAEMON_MEMORY 2g # 根据你的实际情况

减少保存在Worker内存中的Driver,Executor信息

spark.worker.ui.retainedExecutors 200 # 默认都是1000spark.worker.ui.retainedDrivers 200

二. 运行错误

1.shuffle FetchFailedException

Spark Shuffle FetchFailedException解决方案

错误提示

missing output location

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

missing output location

shuffle fetch faild

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

shuffle fetch faild

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

解决

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，直到application失败。

faild

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

execuoterNum = 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能完成。

2.Executor&Task Lost

错误提示

executor lost

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

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

各种timeout

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