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Spark-Arbeitsspeicherprobleme

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Überprüfen eines Arbeitsspeicherproblems

Arbeitsspeicherprobleme führen häufig zu Fehlermeldungen wie den folgenden:

SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 3 in stage 0.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 3.3 in stage 0.0 (TID 30) (10.139.64.114 executor 4): ExecutorLostFailure (executor 4 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.

Diese Fehlermeldungen sind jedoch häufig generisch und können durch andere Probleme verursacht werden. Wenn Sie also vermuten, dass ein Arbeitsspeicherproblem vorliegt, können Sie das Problem überprüfen, indem Sie den Arbeitsspeicher pro Kern verdoppeln, um festzustellen, ob es sich auf Ihr Problem auswirkt.

Wenn Sie z. B. über einen Workertyp mit vier Kernen und 16 GB pro Arbeitsspeicher verfügen, können Sie versuchen, zu einem Workertyp mit vier Kernen und 32 GB Arbeitsspeicher zu wechseln. So haben Sie 8 GB pro Kern und nicht nur 4 GB pro Kern wie davor. Hier ist das Verhältnis von Kernen zu Arbeitsspeicher wichtig. Wenn es mit dem neuen Arbeitsspeicher länger dauert, bis ein Fehler auftritt oder gar keiner auftritt, ist das ein gutes Zeichen, was darauf hindeutet, dass Sie auf dem richtigen Weg sind.

Wenn Sie Ihr Problem beheben können, indem Sie den Arbeitsspeicher erhöhen, ist das großartig! Vielleicht ist das die Lösung. Wenn das Problem dadurch nicht behoben wird oder Sie die zusätzlichen Kosten nicht tragen können, sollten Sie mehr Informationen einholen.

Mögliche Ursachen

Es gibt viele mögliche Ursachen für Arbeitsspeicherprobleme: