1.现象场景：在spark执行程序中会看到很多的failed但是过程能正常执行完
spark任务执行过程中经常性的failed但是任务并没有失败最后总能跑完
查看如下：ExecutorLostFailure (executor 11 exited caused by one of the running tasks) Reason: Executor heartbeat timed out after 941664 ms
spark任务执行过程中经常性的failed但是任务并没有失败最后总能跑完
表面现象的问题是直接某个机器由于心跳超时，超过一定时间没有向master发送心跳，导致master认为该机器节点挂掉，然后将任务放到别的机器上计算导致的。实际上引发没有心跳的原因有很多。具体情况具体分析。
1.该台机器任务太多cpu被占用满，导致没有资源发送心跳，这个时候就需要设置一下excutor 的内存和cpu的占用以及shul数量，查看一下yarn-site.xml的配置，看一下是否是超出了这台机器资源范围导致了这个问题，
2.该台机器分配的内存过少（堆栈内存）导致频繁gc或者写入磁盘导致时间过长，超过心跳时间导致失败。这时候直接配置
spark.yarn.executor.memoryOverhead 这个参数，增加每一个excutor的内存。或者通过spark.memory.storageFraction设置堆和栈的比平衡
3.由于计算数据量或者文件量过大，导致该节点超时问题，这个时候也可以同1一样，增加并发量 提交num-executors 以及减少executor-cores和executor-memory 来在资源消耗不增加的情况下提高 并发量。
4.万金油方法就是提高超时检测时间。通过设置spark.network.timeout 和 spark.executor.heartbeatInterval 来增加心跳超时机制从而减少失败数量，只要不是机器挂掉总能跑完不是…当然官方建议spark.executor.heartbeatInterval应该大大小于spark.network.timeout 。