spark-submit 超时 Executor heartbeat timed out after 123574 ms

解决Spark集群Executor心跳超时问题
当提交的任务在Spark集群上出现Executor心跳超时,可能由于计算负载过高导致。为解决此问题,可以通过增加配置参数`--conf spark.network.timeout=10000000`来延长超时时间,参考Stack Overflow上的解决方案。

提交任务到spark集群,老是超时。至于超时原因,可能是计算量太大。
解决方案:提交时,加一个参数“–conf spark.network.timeout=10000000”。

spark-submit
–conf spark.network.timeout=10000000 \

参考:
https://stackoverflow.com/questions/37260230/spark-cluster-full-of-heartbeat-timeouts-executors-exiting-on-their-own

2018-10-29 18:07:02 ERROR TaskSchedulerImpl:70 - Lost executor driver on localhost: Executor heartbeat timed out after 123574 ms
2018-10-29 18:07:02 ERROR TaskSetManager:70 - Task 3 in stage 110.0 failed 1 times; aborting job
Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 3 in stage 110.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 3.0 in stage 110.0 (TID 496, localhost, executor driver): ExecutorLostFailure (executor driver exited caused by one of the running tasks) Reason: Executor 
<think>我们在处理Spark任务时遇到的"Executor heartbeat timed out after 300031 ms"错误通常是由于Executor和Driver之间的心跳超时引起的。这可能是由于网络延迟、GC暂停、Executor负载过高等原因导致的。以下是针对华为云环境的可能解决方案: 1. **增加心跳超时时间**:通过增加`spark.executor.heartbeatInterval`和`spark.network.timeout`参数的值来延长超时时间。例如: ``` spark.executor.heartbeatInterval 60s spark.network.timeout 300s ``` 2. **资源调整**:检查Executor的资源分配(内存和CPU),确保资源足够。如果Executor因GC或资源不足而无法及时响应,可以尝试增加Executor的内存,并调整内存分配比例(如`spark.memory.fraction`和`spark.memory.storageFraction`)。 3. **垃圾回收调优**:如果GC暂停时间过长,可以调整垃圾回收器。例如,切换到G1GC并设置相关参数: ``` spark.executor.extraJavaOptions -XX:+UseG1GC -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35 -XX:ConcGCThreads=20 ``` 4. **网络配置检查**:确保华为云的网络环境稳定,检查安全组和网络ACL规则是否允许Executor和Driver之间的通信。可以考虑在同一可用区内部署Driver和Executor以减少网络延迟。 5. **检查系统负载**:监控Executor所在节点的系统负载,避免CPU或内存过载。如果负载过高,考虑减少每个节点的Executor数量或增加集群节点。 6. **任务调度优化**:如果单个任务执行时间过长,可能导致心跳超时。尝试通过调整`spark.task.maxFailures`和`spark.speculation`来缓解。 7. **升级Spark版本**:如果使用的是较旧的Spark版本,考虑升级到新版本,因为新版本可能修复了相关的心跳机制问题。 8. **查看日志**:检查Executor和Driver的日志,查找是否有其他错误信息(如OOM、网络断开等),以便进一步定位问题。 ### 实践建议 在华为云上,您可以在提交Spark任务时通过修改配置参数来调整上述设置。例如: ```bash spark-submit --conf spark.executor.heartbeatInterval=60s --conf spark.network.timeout=300s ... ``` 此外,如果问题持续发生,建议使用华为云的监控服务(如Cloud Eye)监控集群的网络和资源使用情况。 §§相关问题§§ 1. Spark Executor内存如何合理配置? 2. 如何监控华为云Spark作业的资源使用情况? 3. Spark任务数据倾斜有哪些解决方法? </think>### Spark任务报错 'Executor heartbeat timed out after 300031 ms' 的解决方案 该错误表示Executor与Driver之间的心跳通信超时,通常由网络问题、资源不足或配置不当引起。以下是针对华为云环境的完整解决方案: #### 一、核心配置优化 1. **延长超时阈值** 修改Spark配置(华为云管理控制台 > MRS服务 > Spark配置): ```properties spark.network.timeout=600s # 网络超时时间(默认120s) spark.executor.heartbeatInterval=60s # 心跳间隔(默认10s) spark.worker.timeout=600 # Worker超时时间 ``` 2. **资源分配调整** ```properties spark.executor.memory=8g # 根据任务需求增加Executor内存 spark.executor.cores=4 # 减少单Executor核心数避免GC阻塞 spark.dynamicAllocation.enabled=true # 启用动态资源分配[^1] ``` #### 二、网络与GC调优 1. **华为云网络检查** - 确认所有节点在同一VPC和安全组内 - 关闭防火墙:`systemctl stop firewalld` - 测试节点间延迟:`ping <driver-ip>`(应<10ms) 2. **垃圾回收优化** 在`spark-defaults.conf`添加: ```bash spark.executor.extraJavaOptions=-XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 ``` #### 三、运维排查步骤 1. **日志定位故障点** ```bash # 查看Driver日志 cat /var/log/spark/spark--driver-*.log | grep "ERROR" # 检查故障Executor日志(华为云控制台→组件管理→Spark→日志) ``` 重点关注:`GC overhead`、`NoRouteToHostException`等关键字 2. **华为云资源监控** - 登录 **云监控服务 CES** - 检查:CPU利用率 >80%? 网络丢包率 >1%? 磁盘IO等待 >30%? - 扩容建议:Executor内存不足时增加C6机型(计算优化型) #### 四、高级解决方案 1. **心跳机制绕过** 在极端网络抖动场景下: ```properties spark.files.fetchTimeout=300s spark.rpc.message.maxSize=512 # 增加RPC消息大小(默认128MB) ``` 2. **启用黑名单机制** ```properties spark.blacklist.enabled=true spark.blacklist.timeout=5m # 隔离故障节点 ``` > **华为云特殊注意**:若使用**弹性IP**,需在安全组开放端口范围(30000-32767)并检查带宽是否超限[^2]。
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