python中执行spark算子总是报错，怎么解决？

Question

python中执行spark算子总是报错，新手上路，请教各路大神，怎么解决？

24/06/17 16:31:58 ERROR Executor: Exception in task 0.0 in stage 0.0 (TID 0)
java.net.SocketException: Connection reset

at java.base/sun.nio.ch.NioSocketImpl.implRead(NioSocketImpl.java:328)at java.base/sun.nio.ch.NioSocketImpl.read(NioSocketImpl.java:355)at java.base/sun.nio.ch.NioSocketImpl$1.read(NioSocketImpl.java:808)at java.base/java.net.Socket$SocketInputStream.read(Socket.java:966)at java.base/java.io.BufferedInputStream.fill(BufferedInputStream.java:244)at java.base/java.io.BufferedInputStream.read(BufferedInputStream.java:263)at java.base/java.io.DataInputStream.readInt(DataInputStream.java:393)at org.apache.spark.api.python.PythonRunner$$anon$3.read(PythonRunner.scala:757)at org.apache.spark.api.python.PythonRunner$$anon$3.read(PythonRunner.scala:749)at org.apache.spark.api.python.BasePythonRunner$ReaderIterator.hasNext(PythonRunner.scala:514)at org.apache.spark.InterruptibleIterator.hasNext(InterruptibleIterator.scala:37)at scala.collection.Iterator$GroupedIterator.fill(Iterator.scala:259)at scala.collection.Iterator$GroupedIterator.hasNext(Iterator.scala:265)at scala.collection.Iterator$$anon$9.hasNext(Iterator.scala:576)at org.apache.spark.shuffle.sort.BypassMergeSortShuffleWriter.write(BypassMergeSortShuffleWriter.java:140)at org.apache.spark.shuffle.ShuffleWriteProcessor.write(ShuffleWriteProcessor.scala:59)at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:101)at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:53)at org.apache.spark.TaskContext.runTaskWithListeners(TaskContext.scala:161)at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:139)at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.$anonfun$run$3(Executor.scala:554)at org.apache.spark.util.Utils$.tryWithSafeFinally(Utils.scala:1529)at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:557)at java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1136)at java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:635)at java.base/java.lang.Thread.run(Thread.java:842)

24/06/17 16:31:58 WARN TaskSetManager: Lost task 0.0 in stage 0.0 (TID 0) (DESKTOP-L1K769I executor driver): java.net.SocketException: Connection reset

at java.base/sun.nio.ch.NioSocketImpl.implRead(NioSocketImpl.java:328)at java.base/sun.nio.ch.NioSocketImpl.read(NioSocketImpl.java:355)at java.base/sun.nio.ch.NioSocketImpl$1.read(NioSocketImpl.java:808)at java.base/java.net.Socket$SocketInputStream.read(Socket.java:966)at java.base/java.io.BufferedInputStream.fill(BufferedInputStream.java:244)at java.base/java.io.BufferedInputStream.read(BufferedInputStream.java:263)at java.base/java.io.DataInputStream.readInt(DataInputStream.java:393)at org.apache.spark.api.python.PythonRunner$$anon$3.read(PythonRunner.scala:757)at org.apache.spark.api.python.PythonRunner$$anon$3.read(PythonRunner.scala:749)at org.apache.spark.api.python.BasePythonRunner$ReaderIterator.hasNext(PythonRunner.scala:514)at org.apache.spark.InterruptibleIterator.hasNext(InterruptibleIterator.scala:37)at scala.collection.Iterator$GroupedIterator.fill(Iterator.scala:259)at scala.collection.Iterator$GroupedIterator.hasNext(Iterator.scala:265)at scala.collection.Iterator$$anon$9.hasNext(Iterator.scala:576)at org.apache.spark.shuffle.sort.BypassMergeSortShuffleWriter.write(BypassMergeSortShuffleWriter.java:140)at org.apache.spark.shuffle.ShuffleWriteProcessor.write(ShuffleWriteProcessor.scala:59)at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:101)at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:53)at org.apache.spark.TaskContext.runTaskWithListeners(TaskContext.scala:161)at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:139)at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.$anonfun$run$3(Executor.scala:554)at org.apache.spark.util.Utils$.tryWithSafeFinally(Utils.scala:1529)at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:557)at java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1136)at java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:635)at java.base/java.lang.Thread.run(Thread.java:842).....

Answer 1

遇到在 Python 中执行 Spark 算子时总是报错的问题，这通常是由多种原因导致的。报错信息 java.net.SocketException: Connection reset 表明在 Spark 任务执行过程中，网络连接被重置了。这可能是由于网络不稳定、资源不足（如内存或CPU）、配置错误或代码逻辑问题导致的。

要解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. 检查网络连接：确保你的 Spark 集群（如果使用的是集群模式）中的节点之间网络连接是稳定的。如果是本地模式，确保你的开发环境网络连接没有问题。
2. 检查资源使用情况：查看 Spark 任务的资源使用情况，包括内存和 CPU。如果资源不足，可能需要调整 Spark 配置，如增加 executor 的内存或核心数。
3. 检查 Spark 配置：确保 Spark 配置正确，特别是与网络连接相关的配置，如 spark.network.timeout 等。
4. 检查代码逻辑：有时候，代码中的逻辑错误或不当的分区方式可能导致任务失败。检查你的 Spark 代码，确保逻辑正确，并尝试调整分区数。
5. 查看完整的日志：提供的错误日志只是部分信息，查看完整的 Spark 日志文件可能会提供更多关于错误的线索。
6. 更新 Spark 版本：如果你使用的是较旧的 Spark 版本，考虑更新到最新版本，因为新版本可能已经修复了类似的问题。
7. 搜索类似问题：在网上搜索类似的错误信息，可能会找到其他开发者遇到并解决了相同问题的案例。

由于问题可能涉及多个方面，上述建议只是一些常见的解决步骤。具体还需要根据实际的错误信息和环境配置来定位和解决问题。如果问题依然无法解决，建议提供更详细的错误日志和 Spark 配置信息，以便进一步分析。