1 故障排除一：控制reduce端緩衝大小以避免OOM
在Shuffle過程，reduce端task並不是等到map端task將其數據全部寫入磁盤後再去拉取，而是map端寫一點數據，reduce端task就會拉取一小部分數據，然後立即進行後面的聚合、算子函數的使用等操作。
reduce端task能夠拉取多少數據，由reduce拉取數據的緩衝區buffer來決定，因為拉取過來的數據都是先放在buffer中，然後再進行後續的處理，buffer的默認大小為48MB。
reduce端task會一邊拉取一邊計算，不一定每次都會拉滿48MB的數據，可能大多數時候拉取一部分數據就處理掉了。
雖然說增大reduce端緩衝區大小可以減少拉取次數，提升Shuffle性能，但是有時map端的數據量非常大，寫出的速度非常快，此時reduce端的所有task在拉取的時候，有可能全部達到自己緩衝的最大極限值，即48MB，此時，再加上reduce端執行的聚合函數的代碼，可能會創建大量的對象，這可難會導致內存溢出，即OOM。
如果一旦出現reduce端內存溢出的問題，我們可以考慮減小reduce端拉取數據緩衝區的大小，例如減少為12MB。
在實際生產環境中是出現過這種問題的，這是典型的以性能換執行的原理。reduce端拉取數據的緩衝區減小，不容易導致OOM，但是相應的，reudce端的拉取次數增加，造成更多的網絡傳輸開銷，造成性能的下降。
注意，要保證任務能夠運行，再考慮性能的優化。
2 故障排除二：JVM GC導致的shuffle文件拉取失敗
在Spark作業中，有時會出現shuffle file not found的錯誤，這是非常常見的一個報錯，有時出現這種錯誤以後，選擇重新執行一遍，就不再報出這種錯誤。
出現上述問題可能的原因是Shuffle操作中，後面stage的task想要去上一個stage的task所在的Executor拉取數據，結果對方正在執行GC，執行GC會導致Executor內所有的工作現場全部停止，比如BlockManager、基於netty的網絡通信等，這就會導致後面的task拉取數據拉取了半天都沒有拉取到，就會報出shuffle file not found的錯誤，而第二次再次執行就不會再出現這種錯誤。
可以通過調整reduce端拉取數據重試次數和reduce端拉取數據時間間隔這兩個參數來對Shuffle性能進行調整，增大參數值，使得reduce端拉取數據的重試次數增加，並且每次失敗後等待的時間間隔加長。
代碼清單4-1 JVM GC導致的shuffle文件拉取失敗
val conf = new SparkConf().set("spark.shuffle.io.maxRetries", "60").set("spark.shuffle.io.retryWait", "60s") 3 故障排除三：解決各種序列化導致的報錯
當Spark作業在運行過程中報錯，而且報錯信息中含有Serializable等類似詞彙，那麼可能是序列化問題導致的報錯。
序列化問題要注意以下三點：
- 作為RDD的元素類型的自定義類，必須是可以序列化的；
- 算子函數里可以使用的外部的自定義變量，必須是可以序列化的；
- 不可以在RDD的元素類型、算子函數里使用第三方的不支持序列化的類型，例如Connection。
4 故障排除四：解決算子函數返回NULL導致的問題
在一些算子函數里，需要我們有一個返回值，但是在一些情況下我們不希望有返回值，此時我們如果直接返回NULL，會報錯，例如Scala.Math(NULL)異常。
如果你遇到某些情況，不希望有返回值，那麼可以通過下述方式解決：
- 返回特殊值，不返回NULL，例如“-1”；
- 在通過算子獲取到了一個RDD之後，可以對這個RDD執行filter操作，進行數據過濾，將數值為-1的數據給過濾掉；
- 在使用完filter算子後，繼續調用coalesce算子進行優化。
5 故障排除五：解決YARN-CLIENT模式導致的網卡流量激增問題
YARN-client模式的運行原理如下圖所示：
圖4-1 YARN-client模式運行原理
在YARN-client模式下，Driver啟動在本地機器上，而Driver負責所有的任務調度，需要與YARN集群上的多個Executor進行頻繁的通信。
假設有100個Executor， 1000個task，那麼每個Executor分配到10個task，之後，Driver要頻繁地跟Executor上運行的1000個task進行通信，通信數據非常多，並且通信品類特別高。這就導致有可能在Spark任務運行過程中，由於頻繁大量的網絡通訊，本地機器的網卡流量會激增。
注意，YARN-client模式只會在測試環境中使用，而之所以使用YARN-client模式，是由於可以看到詳細全面的log信息，通過查看log，可以鎖定程序中存在的問題，避免在生產環境下發生故障。
在生產環境下，使用的一定是YARN-cluster模式。在YARN-cluster模式下，就不會造成本地機器網卡流量激增問題，如果YARN-cluster模式下存在網絡通信的問題，需要運維團隊進行解決。
6 故障排除六：解決YARN-CLUSTER模式的JVM棧內存溢出無法執行問題
YARN-cluster模式的運行原理如下圖所示：
圖4-1 YARN-client模式運行原理
當Spark作業中包含SparkSQL的內容時，可能會碰到YARN-client模式下可以運行，但是YARN-cluster模式下無法提交運行（報出OOM錯誤）的情況。
YARN-client模式下，Driver是運行在本地機器上的，Spark使用的JVM的PermGen的配置，是本地機器上的spark-class文件，JVM永久代的大小是128MB，這個是沒有問題的，但是在YARN-cluster模式下，Driver運行在YARN集群的某個節點上，使用的是沒有經過配置的默認設置，PermGen永久代大小為82MB。
SparkSQL的內部要進行很複雜的SQL的語義解析、語法樹轉換等等，非常複雜，如果sql語句本身就非常複雜，那麼很有可能會導致性能的損耗和內存的佔用，特別是對PermGen的佔用會比較大。
所以，此時如果PermGen的佔用好過了82MB，但是又小於128MB，就會出現YARN-client模式下可以運行，YARN-cluster模式下無法運行的情況。
解決上述問題的方法時增加PermGen的容量，需要在spark-submit腳本中對相關參數進行設置，設置方法如代碼清單4-2所示。
代碼清單4-2 配置
--conf spark.driver.extraJavaOptions="-XX:PermSize=128M -XX:MaxPermSize=256M"
通過上述方法就設置了Driver永久代的大小，默認為128MB，最大256MB，這樣就可以避免上面所說的問題。
7 故障排除七：解決SparkSQL導致的JVM棧內存溢出
當SparkSQL的sql語句有成百上千的or關鍵字時，就可能會出現Driver端的JVM棧內存溢出。
JVM棧內存溢出基本上就是由於調用的方法層級過多，產生了大量的，非常深的，超出了JVM棧深度限制的遞歸。（我們猜測SparkSQL有大量or語句的時候，在解析SQL時，例如轉換為語法樹或者進行執行計劃的生成的時候，對於or的處理是遞歸，or非常多時，會發生大量的遞歸）
此時，建議將一條sql語句拆分為多條sql語句來執行，每條sql語句儘量保證100個以內的子句。根據實際的生產環境試驗，一條sql語句的or關鍵字控制在100個以內，通常不會導致JVM棧內存溢出。
8 故障排除八：持久化與checkpoint的使用
Spark持久化在大部分情況下是沒有問題的，但是有時數據可能會丟失，如果數據一旦丟失，就需要對丟失的數據重新進行計算，計算完後再緩存和使用，為了避免數據的丟失，可以選擇對這個RDD進行checkpoint，也就是將數據持久化一份到容錯的文件系統上（比如HDFS）。
一個RDD緩存並checkpoint後，如果一旦發現緩存丟失，就會優先查看checkpoint數據存不存在，如果有，就會使用checkpoint數據，而不用重新計算。也即是說，checkpoint可以視為cache的保障機制，如果cache失敗，就使用checkpoint的數據。
使用checkpoint的優點在於提高了Spark作業的可靠性，一旦緩存出現問題，不需要重新計算數據，缺點在於，checkpoint時需要將數據寫入HDFS等文件系統，對性能的消耗較大。
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