Lost executor 原因分析及解决方案-记录

最新推荐文章于 2025-05-14 08:57:44 发布
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分类专栏： spark BigData 文章标签： spark
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Lost executor
node 丢失原因：
        1 、有时候是物理机导致的 node 暂时丢失，物理机恢复后   容器也自己恢复。如io过高
        2
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操作系统内存泄漏：10种常见原因及解决方案全解析
操作系统内核探秘的博客
05-27 980
内存泄漏是导致程序崩溃、系统卡顿甚至服务器宕机的常见原因。本文聚焦“操作系统层面的内存泄漏”，覆盖从C/C++等手动内存管理语言，到Java/Python等自动内存管理语言的典型场景，帮你理解泄漏本质、快速定位问题根源，并掌握预防技巧。本文将按“概念→原因→方案→实战”的逻辑展开：先通过生活案例讲清内存泄漏的本质，再拆解10种常见泄漏场景（附代码示例），然后给出对应的检测工具和修复方法，最后用实战案例演示“从泄漏发现到修复”的完整流程。内存泄漏：该释放的内存未释放，导致系统资源耗尽。
SPARK-21444踩坑记录: DAGSchedulerEventProcessLoop failed when executor preempted
weixin_37839786的博客
05-12 1418
目录场景描述源码分析为何调用handleExecutorLost为何会有FetchFailedhandleExecutorLost做了什么removeOutputsOnExecutor做了什么DAGSchedulerEventProcessLoop是如何fail的解决方案总结说明 前段时间工作中踩到SPARK-21444的坑，这里做个记录。 场景描述 我们的一个spark app在正常运行几个月后...
Lost executor on YARN
power0405hf的专栏
01-03 8403
1. Lost executor on YARN ALS iterationsdebasish83 Q:During the 4th ALS iteration, I am noticing that one of the executor gets disconnected: 14/08/19 23:40:00 ERROR network.ConnectionManager: Correspon
spark Lost executor on YARN
赵英超的博客
04-22 3745
执行脚本出现： 15/07/30 10:18:13 ERROR cluster.YarnScheduler: Lost executor 8 on myhost1.com: remote Rpc client disassociated 15/07/30 10:18:13 ERROR cluster.YarnScheduler: Lost executor 6 on myhost2.co
如何解决Spark作业中出现的“Executor Lost“错误？
最新发布
2402_87144407的博客
05-14 221
（建议设置为Executor内存的10-20%）：检查节点健康状况（磁盘/内存）
记录：ERROR YarnScheduler: Lost executor 2 on XXX： Container killed by YARN for exceeding memory limits
WGS.
03-25 3125
文章目录问题描述解决办法1. 确保不是数据倾斜2. 利用cache，算子调优3. 资源调优 问题描述 最近在pyspark处理90多G数据的时候，遇到这个问题，特此记录，希望能够帮到你 首先你可能会有以下错误或警告： Lost executor 2 on bjxg-bd-slave65: Container killed by YARN for exceeding memory limits. 60.1 GB of 55 GB physical memory used. Consider boostin
ERROR TaskSchedulerImpl: Lost executor 1 on 1xx.xx.xxx.x: Remote RPC client disassociated. Likely du
DayOneMore的博客
03-16 1689
ERROR TaskSchedulerImpl: Lost executor 1 on xx.xx.xx.xx: Remote RPC client disassociated. Likely due to containers exceeding thresholds, or network issues. Check driver logs for WARN messages. 是SPARK_DRIVER_MEMORY或SPARK_EXECUTOR_MEMORY不足，在spark-env.sh中增大一些
记录一次的spark-submit报错： scheduler.ShuffleMapStage: ShuffleMapStage 0 is now unavailable on executor
qq_33915826的博客
06-18 1739
必须要记录一次的spark-submit报错 spark任务若出现由于内存不足导致任务失败的情况： 一：大多数情况想的是可能 因为shuffle过程太耗内存，导致executor执行不成功，所以增大executor-memory的大小和core的数量 二、也要记住，虽然你申请了很大的内存，但是可能集群资源并没有那么多： 即你在提交spark任务时的contanier的内存总大小(每个excutor个数乘上每个excutor的内存)，超过了在 ambari YARN中配置的container的总大小。 一
hadoop、kafka、spark的进程挂掉的问题以及解决方案
guohuishan的博客
08-31 1563
hadoop namenode http服务的端口：50070 namenode 接收Client连接的RPC端口，用于获取文件系统metadata信息：8020 JobHistory Server http服务端口：19888 进程： namenode：namenode 相当于一个领导者，负责调度 比如你需要存一个640m的文件 如果按照64m分块 那么namenode就会把这10个块（这里不考虑副本）分配到集群中的datanode上 并记录对于关系 。当你要下载这个文件的时候namenode就知道在
ERROR YarnScheduler: Lost executor
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wuzhilon88的专栏
03-09 1万+
执行脚本出现： 15/07/30 10:18:13 ERROR cluster.YarnScheduler: Lost executor 8 on myhost1.com: remote Rpc client disassociated 15/07/30 10:18:13 ERROR cluster.YarnScheduler: Lost executor 6 on myhost2.com:
ERROR YarnScheduler: Lost executor 7 on quickstart.cloudera: remote Akka client disassociated
xuzhengzheng32的专栏
07-23 1631
出现原因是存储分配不够，多分配一个就会解决。
yarn報錯Lost executor等,required executor memory (4096 MB), offHeap memory (0) MB, overhead (384 MB),
m0_37759590的博客
02-16 435
yarn報錯Lost executor等,org.apache.hadoop.hive.ql.parse.SemanticException:Failed to get a spark session: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: Failed to create Spark client due to invalid resource request: Required executor memory (8192 MB), offHe
因为OOM导致的Lost executor On Yarn
ningning1994的博客
03-31 1929
Spark on yarn OOM 问题的一些可以尝试的解决策略
spark执行在yarn上executor内存不足异常ERROR YarnScheduler: Lost executor 542 on host-bigdata3: Container marked...
weixin_30314793的博客
02-28 1242
当spark跑在yarn上时 单个executor执行时，数据量过大时会导致executor的memory不足而使得rdd 最后lost，最终导致任务执行失败 其中会抛出如图异常信息 如图中异常所示 对应解决方法可以加上对应的参数调优(这个配置可以在总的处理数据量在几百TB或者1~3PB级别的数据处理时解决executor-memory不足问题) --num...
spark任务出现Lost executor报错的几点解决方案
weixin_34113237的博客
09-26 2381
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
ERROR cluster.YarnScheduler: Lost executor 2 on khlcfxpt-10.novalocal: Container killed by YARN for
weixin_42260529的博客
12-25 886
如图所示，提交的spark在yarn上由于内存问题导致被yarn killed掉，由于是spark任务，因此修改yarn-site.xml中的map和reduce的配置无效 问题的解决方案在用spark时设置内存配置例如： spark.memory.offHeap.enabled true spark.executor.memoryOverhead 5g spark.memory.offHeap.size 4g spark.driver.memory 4g spark.executor....
集群未知网络问题
Scapel的博客
12-03 2805
提交了一个SparkStreaming程序，经常出现如下的错误： ERROR TransportResponseHandler: Still have 5 requests outstanding when connection from hadoop006/172.33.2.6:55862 is closed WARN YarnSchedulerBackend$YarnSchedulerE...
Spark大数据常见错误及解决方案-HDFS-费元星
元星的博客，一起努力呀
04-10 2553
另外鼓励大家对每个知识点都先去源码里搜一下。有几个点非常重要：1.源码中的错误提示是非常系统的，因为什么原因报了什么错，而网站搜索的结果，非常片面，而且人人云亦云。-- 费元星。
25/03/28 15:33:31 WARN TaskSetManager: Lost task 0.0 in stage 13.0 (TID 10) (172.16.12.251 executor 1): org.apache.spark.api.python.PythonException: Traceback (most recent call last):
03-29
<think>嗯，用户问的是Spark中Python任务丢失的问题，也就是出现Py4JJavaError或者PythonException的跟踪栈。首先，我得回忆一下常见的导致这种情况的原因。可能的原因有几个：Executor内存不足导致被杀死，Python和JVM进程间通信失败，Python代码本身的错误，或者资源不足比如CPU或内存不够。 首先，内存不足的情况比较常见。用户需要检查Executor的内存配置，看看是不是设置了足够的内存。如果内存不够，Executor可能会被YARN或Kubernetes杀掉。这时候需要调整spark.executor.memory和spark.executor.memoryOverhead参数，特别是memoryOverhead，因为Python进程有时候需要额外的堆外内存，比如处理大数据结构的时候。比如，可以试试把memoryOverhead调高到1GB或者更多，防止OOM。 然后是Python和JVM的通信问题。Spark的Python worker和JVM之间是通过socket通信的，如果网络不稳定或者序列化数据太大，会导致通信失败。这时候可能需要检查网络状况，或者优化数据序列化。比如使用更高效的数据格式，比如Arrow，或者减少跨进程传输的数据量。另外，确保所有节点上的Python版本和依赖库一致，避免兼容性问题。 接下来是Python代码本身的错误。用户需要仔细查看日志中的Python traceback，找到具体的错误行。比如，可能在UDF里处理了None值，或者有类型不匹配的情况。这时候应该在本地测试UDF，用小数据验证逻辑是否正确。比如，用户可以在本地写一个测试函数，模拟输入数据，看看会不会报错。另外，使用try-except块捕获异常，记录详细日志，有助于定位问题。 资源不足也是一个可能的原因。如果集群资源紧张，Executor可能因为抢占不到资源而被终止。这时候需要检查集群资源使用情况，适当增加Executor的数量或者核心数。比如，调整spark.executor.instances和spark.executor.cores参数，确保任务有足够的资源运行。 还有，用户提到了参考内容里的collect()操作，当数据量大的时候，collect()会把所有数据拉到Driver，可能导致Driver OOM。这时候应该避免在大量数据上使用collect()，改用take()或者抽样查看数据。例如，用take(10)代替collect()，或者写入分布式存储系统。 另外，检查点机制和持久化RDD/DataFrame到内存或磁盘，可以减少重复计算带来的风险。比如，对某个中间结果调用persist()，这样失败时可以从检查点恢复，而不是从头开始。 最后，查看Spark UI中的Executor日志，特别是stderr和stdout，里面可能有更详细的错误信息。结合日志中的时间戳和任务失败的位置，能更快定位问题根源。 总结下来，解决步骤大概是：调整内存配置，检查网络和依赖，调试Python代码，优化资源分配，避免不必要的collect()，使用检查点和持久化，以及详细分析日志。需要一步步排查，找到具体原因再对应解决。</think>### Spark中Python任务丢失问题的解决方案 在Spark执行过程中，出现`Py4JJavaError`或`PythonException`的跟踪栈（如`Lost task`报错）通常与以下原因相关： --- #### 1. **Executor内存不足** - **现象**：Executor因OOM（内存溢出）被集群管理器（如YARN）终止。 - **解决方案**： - 调整Executor内存配置： ```bash spark-submit --conf spark.executor.memory=8g --conf spark.executor.memoryOverhead=2g ... ``` - 增加`spark.executor.memoryOverhead`以预留更多堆外内存（例如处理大对象时）[^1]。 - **验证方法**：查看集群管理器日志（如YARN的`nodemanager.log`）中是否有`Killed by external signal`记录。 --- #### 2. **Python与JVM进程通信失败** - **现象**：Python worker进程崩溃或超时。 - **解决方案**： - 检查Python代码中是否存在未捕获的异常（如空值处理）。 - 确保所有节点Python环境一致（版本、依赖库）。 - 优化数据传输： ```python # 使用Arrow优化序列化 spark.conf.set("spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled", "true") ``` - **验证方法**：查看Executor的`stderr`日志中的Python报错。 --- #### 3. **Python代码逻辑错误** - **现象**：UDF（用户自定义函数）中抛出异常。 - **解决方案**： - 本地化调试UDF： ```python # 示例：测试UDF def test_udf(): assert my_udf("input") == "expected_output" test_udf() ``` - 在UDF中添加异常捕获： ```python from pyspark.sql.functions import udf def safe_udf(x): try: return x / 0 # 示例危险操作 except Exception as e: print(f"Error: {e}") return None spark.udf.register("safe_udf", safe_udf) ``` --- #### 4. **资源不足** - **现象**：任务因CPU/内存竞争被终止。 - **解决方案**： - 增加Executor资源： ```bash spark-submit --num-executors 10 --executor-cores 4 ... ``` - 避免使用`collect()`操作大数据集： ```python # 替代方案：写入分布式存储 df.write.parquet("hdfs://path/output") ``` --- #### 5. **数据倾斜** - **现象**：部分Task处理时间远长于其他Task。 - **解决方案**： - 使用盐化（salting）分散热点数据： ```python from pyspark.sql.functions import rand df = df.withColumn("salt", (rand() * 100).cast("int")) ``` --- ### 关键排查步骤 1. **查看完整日志**： - 通过Spark UI定位失败的任务ID，检查对应Executor的`stderr`日志。 2. **缩小问题范围**： - 尝试在本地模式（`local[*]`）复现问题。 3. **检查点与持久化**： ```python rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK).checkpoint() ``` ---
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