فقدان المنفذ في بيئات Hadoop و Spark: التشخيص والإصلاح

عندما يفقد المنفذ (Executor) في بيئة Hadoop أو Spark، يشير ذلك إلى حدوث خطأ يتعلق بفقدان الاتصال بين المدير الرئيسي للتنفيذ (YarnScheduler) والمنفذ نفسه على الخادم المحدد. يُظهر السجل الزمني للأحداث أن المنفذ رقم 61 فقد الاتصال، وتجاوزت فترة النبض الخاصة به بعد مدة طويلة.

عندما يحدث هذا الخطأ، قد يتساءل الشخص عن ما إذا كان سيتم إطلاق منفذ بديل (replacement executor) تلقائيًا. الإجابة تعتمد على طريقة إعداد بيئة التنفيذ والتكوين.

في بيئة Hadoop أو Spark، عادةً ما يكون هناك آليات لإدارة فقدان المنافذ وإعادة تشغيلها. يتيح لك إعداد منافذ الاحتياط (fault-tolerant) أو الحد الأقصى لفترة الفشل (maximum failure duration) في إعدادات التنفيذ تحديد كيفية التعامل مع هذا النوع من الأخطاء.

إذا تم تكوين النظام للسماح بإطلاق منفذ بديل تلقائيًا، فإن فقدان المنفذ يؤدي عادةً إلى إعادة تشغيل المهمة المتعلقة أو إطلاق منفذ جديد لضمان استمرارية التنفيذ. يمكن لهذه الآليات أن تكون جزءًا من استراتيجية التحكم في الأخطاء (fault-tolerance) التي تهدف إلى توفير استقرار العمليات في بيئات تشغيل كبيرة وموزعة.

لضمان تحقيق أقصى استفادة من هذه الإعدادات، يجب على المشغلين النظر في تحليل السجلات وتكوين النظام بشكل صحيح لتحقيق التوازن بين الاستدامة والأداء في بيئة التنفيذ.

عندما يفقد المنفذ (executor) في بيئة Hadoop أو Spark، تظهر رسائل الخطأ في سجل الأحداث مثل الرسائل التي قدمتها:

yamlCopy code
16/05/22 13:33:53 ERROR YarnScheduler: Lost executor 61 on : Executor heartbeat timed out after 134828 ms
16/05/22 13:33:53 WARN TaskSetManager: Lost task 25.0 in stage 12.0 (TID 2214, ): ExecutorLostFailure (executor 61 lost)

تشير هذه الرسائل إلى أن المنفذ رقم 61 توقف عن الإرسال الدوري لإشارات الحياة (heartbeats)، مما أدى إلى فقدان الاتصال معه وبالتالي يعتبر فاقدًا.

عند حدوث فقدان المنفذ، يعتبر هناك تحدياً في تنظيم الوظائف (tasks) التي كان يديرها هذا المنفذ. تحاول نظام التشغيل (YARN أو ما شابه) إعادة تشغيل المهام المفقودة على منافذ أخرى لضمان استمرارية تنفيذ العمليات. ومع ذلك، قد تعتمد إمكانية استبدال المنفذ على إعدادات النظام وسياق التطبيق.

يمكن أن يؤدي فقدان المنفذ إلى تأثيرات جانبية، مثل زيادة الضغط على المنافذ الأخرى العاملة بشكل صحيح والتي قد تتولى تنفيذ المهام الإضافية.

لحل هذه المشكلة، يفضل تحديد ومعالجة أسباب فقدان المنفذ، مثل مشاكل في الشبكة أو انقطاع الاتصال. يجب أيضاً ضبط إعدادات YARN و Spark بطريقة تجعلها أكثر استقراراً ومرونة في التعامل مع فقدان المنافذ.

من الضروري فهم السياق الكامل لتشخيص المشكلة بشكل دقيق، بما في ذلك إعدادات النظام وتفاصيل التكوين لتحديد الخطوات الملائمة لتفادي فقدان المنافذ في المستقبل.