What are the common causes of spark executors exiting on their own in Apache Spark?

Некоторые возможные причины самостоятельного выхода исполнителей Spark в Apache Spark:

• Перегрузка памяти. www.datastax.com stackoverflow.com Приложение пытается кэшировать или загружать слишком много информации в память. www.datastax.com Для решения проблемы можно попробовать увеличить параллельность задания, разделить работу на более мелкие наборы данных или увеличить объём доступной памяти. www.datastax.com
• Проблемы с классом пути. www.datastax.com Они возникают, когда в приложении и на сервере Spark используются разные версии общих библиотек. www.datastax.com Нужно убедиться, что версии библиотек совпадают с теми, которые загружаются в путь класса исполнителей. www.datastax.com
• Превышение объёма физической памяти. repost.aws Это может происходить из-за наличия разделов shuffle, непоследовательных размеров разделов или большого количества ядер исполнителей. repost.aws Чтобы определить причину ошибки, нужно проверить логи драйвера Spark. repost.aws
• Проблемы с подключением к базе данных. repost.aws Они могут возникать из-за того, что хост базы данных не может получать входящие соединения, или из-за неправильного настройки максимального количества параллельных соединений или выделения памяти для класса экземпляра базы данных. repost.aws

Для эффективного управления и устранения проблем с выходом исполнителей Spark важно контролировать использование ресурсов, анализировать логи драйвера и понимать нюансы работы Spark. lets-rebuild.com