Python Spark算子执行报错Connection reset：如何排查及解决？

百变鹏仔 5天前 #Python

文章标签算子

python中执行spark算子报错的原因及其解决方法

在使用python执行spark算子时，经常会遇到错误提示“24/06/17 16:31:58 error executor: exception in task 0.0 in stage 0.0 (tid 0)
java.net.socketexception: connection reset”。这通常是由网络问题或spark配置问题引起的。

以下是解决此问题的步骤：

检查网络配置并关闭防火墙。
增加spark执行器的内存和核心数量。

from pyspark import sparkconf, sparkcontextconf = sparkconf()     .setappname("yourappname")     .setmaster("local[*]")     .set("spark.executor.memory", "4g")     .set("spark.executor.cores", "2")     .set("spark.driver.memory", "4g")sc = sparkcontext(conf=conf)

调整spark的网络相关参数。

conf.set("spark.network.timeout", "600s")conf.set("spark.executor.heartbeatinterval", "100s")

增加数据处理的并行度。

rdd = sc.textfile("hdfs://path/to/your/file").repartition(100)

确保所有集群节点上的python环境一致，并且python版本与spark兼容。
确保pyspark和spark的版本匹配。
示例配置sparkcontext

from pyspark import SparkConf, SparkContextconf = SparkConf()     .setAppName("YourAppName")     .setMaster("local[*]")     .set("spark.executor.memory", "4g")     .set("spark.executor.cores", "2")     .set("spark.driver.memory", "4g")     .set("spark.network.timeout", "600s")     .set("spark.executor.heartbeatInterval", "100s")sc = SparkContext(conf=conf)# 你的spark任务代码rdd = sc.textFile("hdfs://path/to/your/file").repartition(100)result = rdd.map(lambda x: x).collect()print(result)

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