报错提示
org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException:
Missing an output location for shuffle 0org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException:
Failed to connect to hostname/192.168.xx.xxx:50268java.lang.AssertionError: assertion failed
at scala.Predef$.assert(Predef.scala:165)
at org.apache.spark.memory.UnifiedMemoryManager.acquireExecutionMemory(UnifiedMemoryManager.scala:80)
原理分析
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。
解决办法
知道原因后问题就好解决了，主要从shuffle的数据量和处理shuffle数据的分区数两个角度入手。
减少shuffle数据
思考是否可以使用
map side join或是broadcast join来规避shuffle的产生。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。
SparkSQL和DataFrame的join,group by等操作
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提高这个值。Rdd的join,groupBy,reduceByKey等操作
通过
spark.default.parallelism控制shuffle read与reduce处理的分区数，默认为运行任务的core的总数（mesos细粒度模式为8个，local模式为本地的core总数），官方建议为设置成运行任务的core的2-3倍。提高executor的内存
通过
spark.executor.memory适当提高executor的memory值。是否存在数据倾斜的问题
空值是否已经过滤？异常数据（某个key数据特别大）是否可以单独处理？考虑改变数据分区规则。
参考