嘿，这个问题在分布式Spark集群里太常见了，咱们一步步来理清楚：

首先，Spark运行中出现少量故障是正常设计吗？ #

Spark本身就是为分布式环境设计的容错系统，它预期集群里会出现节点波动、Executor退出这类情况，所以内置了任务重试、Executor重新调度、RDD重新计算这些机制。如果只是偶尔出现一两次这类告警，最终任务也顺利完成了，那大概率属于集群运行中的正常波动，不用过度焦虑。但如果这类问题频繁发生，或者随着集群规模扩大越来越严重，那肯定是集群存在潜在问题，得深入排查。

针对你遇到的具体告警分析 #

你贴的日志里有两个关键信息：

1. ExecutorLostFailure（退出状态-100）：这个退出码在YARN集群里通常意味着节点丢失——可能是节点突然宕机、网络临时断开，或者节点资源耗尽被YARN强制回收了容器。
2. No more replicas available：因为丢失的Executor上存储了某些RDD分区的副本，而这些分区没有其他副本了，所以Spark会触发重新计算这些分区，这也是任务最终能完成的原因。

这种情况需要重视吗？ #

分两种情况看：

• 如果只是偶尔出现1-2次，任务全程没中断、最终成功完成，那可能是集群节点的偶发波动（比如某台机器临时卡了一下），暂时不用特别处理，但可以记下来观察后续是否频繁发生。
• 如果频繁出现，或者每次扩展Executor数量后都会出现，那必须重视——这说明集群的节点稳定性、资源配置或者网络存在问题，长期下去可能导致任务失败、运行效率下降。

常规避免方法 #

这里给你几个实用的优化方向：

• 优化资源配置：
  • 给Executor分配足够的内存和CPU，避免因为资源不足被YARN杀掉。比如设置spark.executor.memory和spark.executor.cores，还要记得配置spark.yarn.executor.memoryOverhead（通常设为Executor内存的10%-20%），防止堆外内存溢出导致容器被回收。
  • 调整spark.driver.memory，确保Driver有足够资源管理任务调度。
• 提升节点稳定性：
  • 检查出现问题的节点日志（比如YARN的NodeManager日志、系统日志），看看是不是硬件故障（磁盘满、CPU过热）、网络波动，或者系统进程异常。
  • 定期清理节点磁盘空间，避免因为磁盘满导致容器退出。
• 增加RDD副本冗余：
  • 对于需要频繁复用的RDD，手动设置persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_2)（或者更高的副本数），这样即使一个Executor丢失，还有其他副本可用，避免重新计算。
  • 调整spark.default.parallelism，让分区数匹配集群的Executor数量，避免单个分区过大或者负载不均。
• 加强监控：
  • 用Spark自带的UI，或者搭建集群监控工具跟踪Executor丢失频率、节点资源使用率、任务重试次数，提前发现潜在问题。
• 拆分大任务：
  • 把超大的任务拆分成多个小阶段，减少单个任务失败对整个作业的影响，也降低Executor的负载压力。

附上你提供的日志供参考：

18/05/18 23:59:00 WARN TaskSetManager: Lost task 87.0 in stage 4044.0 (TID 391338, ip-10-0-0-68.eu-west-1.compute.internal, executor 11): ExecutorLostFailure (executor 11 exited caused by one of the running tasks) Reason: Container marked as failed: container_1526667532988_0010_01_000012 on host: ip-10-0-0-68.eu-west-1.compute.internal. Exit status: -100. Diagnostics: Container released on a *lost* node 
18/05/18 23:59:00 WARN BlockManagerMasterEndpoint: No more replicas available for rdd_193_7 ! 
18/05/18 23:59:00 WARN BlockManagerMasterEndpoint: No more replicas available for rdd_582_50 ! 
18/05/18 23:59:00 WARN BlockManagerMasterEndpoint: No more replicas available for rdd_401_91 ! 
18/05/18 23:59:00 WARN BlockManagerMasterEndpoint: No more replicas available for rdd_582_186 ! 
18/05/18 23:59:00 WARN BlockManagerMasterEndpoint: No more replicas available for rdd_115_139 ! 

内容的提问来源于stack exchange，提问作者irbull