تحديثات Amazon EMR: حلول لخطأ Timeout waiting for connection from pool

عند تشغيل عملية Spark على مجموعة Amazon EMR التي تتألف من ثلاث خوادم فقط، تواجه بعض الصعوبات فيما يتعلق بتجاوب النظام واستدامة الاتصال بالمصادر الخارجية، ويظهر الخطأ “Timeout waiting for connection from pool” بشكل متكرر. يتسبب هذا الخطأ في فشل العملية بعد ساعة أو نحو ذلك من العمل، مما يستدعي إعادة التشغيل يدوياً للعملية والتي تنجح في بداية الأمر ثم تفشل مرة أخرى بعد فترة.

الكود الذي تم تنفيذه في Spark بسيط ولا يستخدم أي واجهات برمجة تطبيقات (APIs) مباشرة من Amazon أو S3. بدلاً من ذلك، يقوم Spark بتمرير مسارات النصوص من S3 إلى Spark ويستخدم S3 داخلياً.

يتمثل البرنامج في Spark في القيام بالتالي بشكل متكرر: تحميل البيانات من S3 -> معالجة -> كتابة البيانات في مكان مختلف على S3.

يشير الاشتباه الأول إلى أن بعض الرموز الداخلية لأمازون أو Spark لا تتخلص بشكل صحيح من الاتصالات، مما يؤدي إلى استنفاد حوض الاتصالات.

يبدو أن هناك استثناء AmazonClientException يتم رميه عند محاولة تنفيذ طلب HTTP، حيث يواجه الموقع Timeout waiting for connection from pool، مما يشير إلى استنفاد حوض الاتصالات الخاص بـ Apache Http Client.

الحلول المحتملة لهذه المشكلة تشمل:

1. زيادة عدد الخوادم في مجموعة Amazon EMR لتحسين قدرة النظام على إدارة الاتصالات والموارد بشكل أفضل.
2. التحقق من تهيئة المصادقة والسماح بالاستخدام الصحيح لأذونات IAM (Identity and Access Management) للوصول إلى S3.
3. مراجعة تهيئة الشبكة والتأكد من وجود اتصال مستقر بين مجموعة Amazon EMR وخدمة S3.
4. البحث عن تحسينات في الكود لتقليل الاستخدام الزائد للاتصالات أو تحسين استخدام حوض الاتصالات.

من المهم أيضًا مراجعة سجلات النظام والتحقق من وجود أي مؤشرات أخرى تشير إلى مشكلات في الاتصال أو الأداء، مما قد يساعد في تحديد السبب الجذري لمشكلتك وتوجيهك نحو الحل الأمثل.

بالطبع، إليك المزيد من المعلومات التي قد تكون مفيدة لفهم المشكلة وتقديم الحلول المناسبة:

1. حجم البيانات وحجم العمليات: من الضروري معرفة حجم البيانات التي يتعامل معها العملية في كل دورة، بما في ذلك حجم البيانات التي يتم تحميلها من S3 وتحليلها، بالإضافة إلى حجم البيانات التي يتم كتابتها إلى مكان آخر على S3. قد يؤدي زيادة حجم البيانات إلى استنفاد حوض الاتصالات أو زيادة الضغط على النظام بشكل عام.

2. إعدادات Spark وتهيئة Amazon EMR: يجب مراجعة إعدادات Spark وتأكد من أنها متوافقة مع بيئة Amazon EMR. يمكن أن تؤثر تهيئات مثل عدد المعالجات وحجم الذاكرة المخصصة وإعدادات الشبكة على أداء واستدامة العملية.

3. تحليل أداء النظام: قد يكون من الضروري استخدام أدوات لتحليل أداء النظام مثل Amazon CloudWatch لتحديد أي زيادات في استخدام الموارد أو تقليل في الأداء قد تشير إلى مشاكل في الاتصال أو استنفاد الموارد.

4. استخدام أدوات التصحيح: يمكن استخدام أدوات التصحيح مثل Wireshark لتحليل حركة الشبكة بين مجموعة Amazon EMR وخدمة S3 لتحديد أي مشاكل في الاتصال أو البيانات المرسلة والمستلمة.

5. الإصدارات والتحديثات: يجب التحقق من أن جميع البرامج المستخدمة في البيئة محدثة إلى أحدث الإصدارات، بما في ذلك Spark و Amazon EMR و Amazon S3 SDK، حيث قد تقوم التحديثات بإصلاح مشاكل الأداء والاتصال.

6. تكوين حوض الاتصالات: يجب التحقق من تكوين حوض الاتصالات للتأكد من أنه يتم إدارته بشكل صحيح وفقًا لاحتياجات التطبيق، مثل عدد الاتصالات الحد الأقصى وفترة العمر للاتصالات.

7. تقنيات التخزين المؤقت والتحميل المسبق: يمكن استخدام تقنيات مثل التخزين المؤقت والتحميل المسبق لتقليل عدد الطلبات إلى S3 وبالتالي تخفيف الضغط على حوض الاتصالات وتحسين أداء العملية.

باستكشاف هذه الجوانب المختلفة، يمكن تحديد السبب الجذري لمشكلتك وتطبيق الحلول المناسبة لتحسين أداء عملية Spark على Amazon EMR وتفادي ظهور خطأ “Timeout waiting for connection from pool” بشكل متكرر.