报错如下
原因分析
shuffle分为shuffle write和shuffle read两部分。
shuffle write的分区数由上一阶段的RDD分区数控制，shuffle read的分区数则是由Spark提供的一些参数控制。
shuffle write可以简单理解为类似于saveAsLocalDiskFile的操作，将计算的中间结果按某种规则临时放到各个executor所在的本地磁盘上。
shuffle read的时候数据的分区数则是由spark提供的一些参数控制。可以想到的是，如果这个参数值设置的很小，同时shuffle read的量很大，那么将会导致一个task需要处理的数据非常大。结果导致JVM crash，从而导致取shuffle数据失败，同时executor也丢失了，看到Failed to connect to host的错误，也就是executor lost的意思。有时候即使不会导致JVM crash也会造成长时间的gc。
解决思路
1、减少shuffle数据
主要从代码层面着手，可以将不必要的数据在shuffle前进行过滤，比如原始数据有20个字段，只要选取需要的字段进行处理即可，将会减少一定的shuffle数据。
2、修改分区
通过spark.sql.shuffle.partitions控制分区数，默认为200，根据shuffle的量以及计算的复杂度适当提高这个值，例如500。
3、增加失败的重试次数和重试的时间间隔
通过spark.shuffle.io.maxRetries控制重试次数，默认是3，可适当增加，例如10。
通过spark.shuffle.io.retryWait控制重试的时间间隔，默认是5s，可适当增加，例如10s。
4、提高executor的内存
在spark-submit提交任务时，适当提高executor的memory值，例如15G或者20G。
5、考虑是否存在数据倾斜的问题
总结
1、org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException
1、问题描述
这种问题一般发生在有大量shuffle操作的时候,task不断的failed,然后又重执行，一直循环下去，非常的耗时。
2、报错提示
(1) missing output location
org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException: Missing an output location for shuffle 0
(2) shuffle fetch faild
org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException: Failed to connect to spark047215/192.168.47.215:50268
当前的配置为每个executor使用1cpu,5GRAM,启动了20个executor
3、解决方案
一般遇到这种问题提高executor内存即可,同时增加每个executor的cpu,这样不会减少task并行度。
spark.executor.memory 15G
spark.executor.cores 3
spark.cores.max 21
启动的execuote数量为:7个
execuoteNum = spark.cores.max/spark.executor.cores
每个executor的配置：
3core,15G RAM
消耗的内存资源为:105G RAM
15G*7=105G
可以发现使用的资源并没有提升，但是同样的任务原来的配置跑几个小时还在卡着，改了配置后几分钟就结束了。
2、Executor&Task Lost
1、问题描述
因为网络或者gc的原因,worker或executor没有接收到executor或task的心跳反馈
2、报错提示
executor lost
WARN TaskSetManager: Lost task 1.0 in stage 0.0 (TID 1, aa.local): ExecutorLostFailure (executor lost)
task lost
WARN TaskSetManager: Lost task 69.2 in stage 7.0 (TID 1145, 192.168.47.217): java.io.IOException: Connection from /192.168.47.217:55483 closed
各种timeout
java.util.concurrent.TimeoutException: Futures timed out after [120 second
ERROR TransportChannelHandler: Connection to /192.168.47.212:35409 has been quiet for 120000 ms while there are outstanding requests. Assuming connection is dead; please adjust spark.network.timeout if this is wrong
3、解决方案
提高 spark.network.timeout 的值，根据情况改成300(5min)或更高。
默认为 120(120s),配置所有网络传输的延时，如果没有主动设置以下参数，默认覆盖其属
spark.core.connection.ack.wait.timeout
spark.akka.timeout
spark.storage.blockManagerSlaveTimeoutMs
spark.shuffle.io.connectionTimeout
spark.rpc.askTimeout or spark.rpc.lookupTimeout
3、倾斜
1、问题描述
大多数任务都完成了，还有那么一两个任务怎么都跑不完或者跑的很慢。
分为数据倾斜和task倾斜两种。
2、错误提示
数据倾斜
任务倾斜
差距不大的几个task,有的运行速度特别慢。
3、解决方案
数据倾斜：数据倾斜大多数情况是由于大量null值或者""引起，在计算前过滤掉这些数据既可。
例如：sqlContext.sql("...where col is not null and col != ''")
任务倾斜：task倾斜原因比较多，网络io,cpu,mem都有可能造成这个节点上的任务执行缓慢，可以去看该节点的性能监控来分析原因。以前遇到过同事在spark的一台worker上跑R的任务导致该节点spark task运行缓慢。
或者可以开启spark的推测机制，开启推测机制后如果某一台机器的几个task特别慢，推测机制会将任务分配到其他机器执行，最后Spark会选取最快的作为最终结果。
spark.speculation true
spark.speculation.interval 100 - 检测周期，单位毫秒;
spark.speculation.quantile 0.75 - 完成task的百分比时启动推测
spark.speculation.multiplier 1.5 - 比其他的慢多少倍时启动推测。
