Проблемы с памятью Spark
Проверка проблемы с памятью
Проблемы с памятью часто приводят к сообщениям об ошибках, таким как:
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.
Однако эти сообщения об ошибках часто являются универсальными и могут быть вызваны другими проблемами. Таким образом, если у вас возникла проблема с памятью, можно проверить проблему, удвоив память на ядро, чтобы узнать, влияет ли это на вашу проблему.
Например, если у вас есть рабочий тип с 4 ядрами и 16 ГБ на память, можно попробовать перейти на рабочий тип с 4 ядрами и 32 ГБ памяти. Это даст вам 8 ГБ на ядро по сравнению с 4 ГБ на ядро, которое у вас было раньше. Это соотношение ядер к памяти, которая имеет значение здесь. Если это займет больше времени, чтобы завершиться сбоем с дополнительной памятью или вообще не завершается ошибкой, это хороший признак того, что вы находитесь на правильном пути.
Если вы можете устранить проблему, увеличив память, отлично! Может быть, это решение. Если проблема не устранена, или вы не можете нести дополнительные затраты, вы должны углубиться.
Возможные причины
Существует множество потенциальных причин проблем с памятью: