Истекло время пульса исполнителя: ошибка в задании искры - PullRequest
0 голосов
/ 21 января 2020

Я получаю ошибку ниже в Spark Job, используя Python Программирование. В сообщении об ошибке указано «Время ожидания пульса истекло». Журнал ошибок прилагается ниже:

Py4JJavaError: An error occurred while calling o152.parquet.
: org.apache.spark.SparkException: Job aborted.
    at org.apache.spark.sql.execution.datasources.FileFormatWriter$.write(FileFormatWriter.scala:224)
    at org.apache.spark.sql.execution.datasources.InsertIntoHadoopFsRelationCommand.run(InsertIntoHadoopFsRelationCommand.scala:154)
    at org.apache.spark.sql.execution.command.DataWritingCommandExec.sideEffectResult$lzycompute(commands.scala:104)
    at org.apache.spark.sql.execution.command.DataWritingCommandExec.sideEffectResult(commands.scala:102)
    at org.apache.spark.sql.execution.command.DataWritingCommandExec.doExecute(commands.scala:122)
    at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan$$anonfun$execute$1.apply(SparkPlan.scala:131)
    at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan$$anonfun$execute$1.apply(SparkPlan.scala:127)
    at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan$$anonfun$executeQuery$1.apply(SparkPlan.scala:155)
    at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:151)
    at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan.executeQuery(SparkPlan.scala:152)
    at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan.execute(SparkPlan.scala:127)
    at org.apache.spark.sql.execution.QueryExecution.toRdd$lzycompute(QueryExecution.scala:80)
    at org.apache.spark.sql.execution.QueryExecution.toRdd(QueryExecution.scala:80)
    at org.apache.spark.sql.DataFrameWriter$$anonfun$runCommand$1.apply(DataFrameWriter.scala:656)
    at org.apache.spark.sql.DataFrameWriter$$anonfun$runCommand$1.apply(DataFrameWriter.scala:656)
    at org.apache.spark.sql.execution.SQLExecution$.withNewExecutionId(SQLExecution.scala:77)
    at org.apache.spark.sql.DataFrameWriter.runCommand(DataFrameWriter.scala:656)
    at org.apache.spark.sql.DataFrameWriter.saveToV1Source(DataFrameWriter.scala:273)
    at org.apache.spark.sql.DataFrameWriter.save(DataFrameWriter.scala:267)
    at org.apache.spark.sql.DataFrameWriter.save(DataFrameWriter.scala:225)
    at org.apache.spark.sql.DataFrameWriter.parquet(DataFrameWriter.scala:549)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
    at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
    at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
    at py4j.reflection.MethodInvoker.invoke(MethodInvoker.java:244)
    at py4j.reflection.ReflectionEngine.invoke(ReflectionEngine.java:357)
    at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:282)
    at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132)
    at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79)
    at py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:238)
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

Ниже приведена ошибка:

Причина: org. apache .spark.SparkException: Задание прервано из-за сбоя этапа: Задача 38 на этапе 9.0 произошел сбой 4 раза, последний сбой: потерянное задание 38.3 на этапе 9.0 (TID 532, alp-pos-005. unix .cosng. net, executor 24): ExecutorLostFailure (исполнитель 24 завершился из-за одного из выполняющиеся задачи) Причина: истекло время ожидания пульса исполнителя через 154863 мс

Driver stacktrace:
    at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.org$apache$spark$scheduler$DAGScheduler$$failJobAndIndependentStages(DAGScheduler.scala:1651)
    at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$abortStage$1.apply(DAGScheduler.scala:1639)
    at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$abortStage$1.apply(DAGScheduler.scala:1638)
    at scala.collection.mutable.ResizableArray$class.foreach(ResizableArray.scala:59)
    at scala.collection.mutable.ArrayBuffer.foreach(ArrayBuffer.scala:48)
    at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.abortStage(DAGScheduler.scala:1638)
    at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$handleTaskSetFailed$1.apply(DAGScheduler.scala:831)
    at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$handleTaskSetFailed$1.apply(DAGScheduler.scala:831)
    at scala.Option.foreach(Option.scala:257)
    at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.handleTaskSetFailed(DAGScheduler.scala:831)
    at org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.doOnReceive(DAGScheduler.scala:1872)
    at org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.onReceive(DAGScheduler.scala:1821)
    at org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.onReceive(DAGScheduler.scala:1810)
    at org.apache.spark.util.EventLoop$$anon$1.run(EventLoop.scala:48)
    at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.runJob(DAGScheduler.scala:642)
    at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:2034)
    at org.apache.spark.sql.execution.datasources.FileFormatWriter$.write(FileFormatWriter.scala:194)
    ... 31 more

После сохранения значения spark.network.timeout 10000000 появляется следующая ошибка:

Caused by: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 59 in stage 19.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 59.3 in stage 19.0 (TID 3614, alp-pos-004.unix.cosng.net, executor 29): ExecutorLostFailure (executor 29 exited caused by one of the running tasks) Reason: Container marked as failed: container_e150_1579619385046_0042_01_000038 on host: alp-pos-004.unix.cosng.net. Exit status: 143. Diagnostics: [2020-01-23 12:42:08.482]Container killed on request. Exit code is 143
[2020-01-23 12:42:08.482]Container exited with a non-zero exit code 143. 
[2020-01-23 12:42:08.482]Killed by external signal

Любая помощь будет принята с благодарностью.

Спасибо, gni sh

1 Ответ

0 голосов
/ 21 января 2020

Обычно проблема, связанная с этими случаями, связана с памятью, но один простой способ обойти эту проблему - увеличить spark.network.timeout. Это помогает, но это не долгосрочное решение.

Так что попробуйте:

spark-submit --conf spark.network.timeout 10000000 python_script.py

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...