阿里云大数据型机器组集群网络不稳定

遇到Spark作业中频繁出现"Connection refused"错误导致Stage重试的问题，这通常与网络配置、资源分配、或者服务端口访问控制等因素有关。以下是一些排查和解决此类问题的步骤：

1. 检查网络配置：

   • 确认所有worker节点的网络配置正确无误，包括安全组规则、网络ACL（如果使用的是专有网络VPC）以及节点间的连通性。
   • 检查是否有任何防火墙或安全设置阻止了Spark进程间的通信。在阿里云ECS实例上，确保安全组规则允许必要的端口（如Spark默认的7077管理端口及作业运行时使用的端口范围）开放。

2. 资源不足：

   • 确认没有资源争抢的情况，比如CPU、内存或网络带宽是否足够。资源不足可能导致任务启动失败，从而出现连接拒绝。
   • 使用YARN或Mesos作为资源管理器时，检查其配置，确保资源分配合理且没有过度分配。

3. Spark配置调整：

   • 检查Spark配置参数，如spark.driver.port, spark.blockManager.port, 以及spark.executor.port等，确认它们没有被固定到不可用的端口上。
   • 考虑增加spark.network.timeout的值，以给予更长的时间来处理可能的网络延迟。

4. 日志分析：

   • 查看Spark作业的执行日志，特别是worker和driver的日志，这些日志中可能会包含更详细的错误信息，有助于定位问题。
   • 使用阿里云Log Service收集和分析日志，可以更容易地跨节点查看和搜索日志。

5. 监控与诊断工具：

   • 利用阿里云EMR（Elastic MapReduce）服务提供的集群监控和诊断功能，如果您的集群是基于EMR构建的。
   • 使用阿里云ARMS（Application Real-Time Monitoring Service）监控Spark应用性能，它可以帮助识别性能瓶颈和异常。

6. 提交工单：

   • 如果以上步骤无法解决问题，或者需要更深入的技术支持，可以通过阿里云官方控制台提交工单。在提交工单时，请提供尽可能详细的信息，包括错误日志、集群配置、Spark作业配置等，以便阿里云技术支持团队能够快速定位并协助解决。

记得，在进行任何配置更改后，重新测试Spark作业以验证问题是否得到解决。