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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