Spark ExecutorLostFailure-原因：远程RPC客户端断开关联。可能是由于容器超过阈值或网络问题
我们正在使用Spark2.4处理大约445 GB的数据。我们的集群有150个工作人员，每个工作人员有7个CPU和127 GB。Spark是在独立模式下部署的。下面是我们的配置：每个工作者有一个执行器，分配了7个CPU和120 GB。RDD中的2000个分区。
我看到有些时候，由于遗嘱执行人的损失，工作失败了。以下是错误：
ExecutorLostFailure (executor 82 exited caused by one of the running tasks) Reason: Remote RPC client disassociated. Likely due to containers exceeding thresholds, or network issues. Check driver logs for WARN messages.\nDriver
2020-07-03 01:53:10 INFO Worker:54 - Executor app-20200702155258-0011/13 finished with state EXITED message Command exited with code 137 exitStatus 137
[ERROR] 2020-06-29 17:34:42,074 SIGTERM handler org.apache.spark.executor.CoarseGrainedExecutorBackend - {} - RECEIVED SIGNAL TERM
- Started 161 remote fetches in 3 ms
[ERROR] 2020-06-29 17:34:42,079 SIGTERM handler org.apache.spark.executor.CoarseGrainedExecutorBackend - {} - RECEIVED SIGNAL TERM
687.0 in stage 87.0 (TID 45809). 66993 bytes result sent to driver
我认为我们有足够的内存分配给执行器，但也有执行器丢失代码137，这是由于内存问题，但没有OOM异常在驱动程序或执行器日志。
我尝试将“spark.memory.fraction”更新为“0.8”，我看到工作的成功率更高，但也有一些错误失败了。
共有1个答案
这可能不是一个通用的解决方案，但是我通过将spark.executor.memory减少到设置值的一半来解决这个问题，并且它起到了作用。我猜可能是因为spark以外的应用程序也在我的集群机器上运行并消耗内存。将所有内存分配给spark应用程序将导致机器速度减慢，从而失去通信。
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