Job riavviabili

Per impostazione predefinita, i job Dataproc non vengono riavviati automaticamente in caso di errore. Utilizzando le impostazioni facoltative, puoi impostare i job in modo che si riavviino in caso di errore. Quando imposti un job da riavviare, specifica il numero massimo di tentativi all'ora (valore massimo 10 tentativi all'ora) e/o il numero massimo di tentativi totali (valore massimo 240 tentativi totali).

Il riavvio dei job riduce i tipi comuni di errori dei job, inclusi i problemi di esaurimento della memoria e i riavvii imprevisti delle macchine virtuali Compute Engine. I job riavviabili sono particolarmente utili per i job di lunga durata e in streaming. Ad esempio, puoi riavviare i job di streaming Spark in esecuzione sui cluster Dataproc per assicurarti che siano resilienti.

Semantica dei job riavviabili

Alla segnalazione dell'esito positivo o negativo dei job si applicano le seguenti semantiche:

• Un job viene segnalato come completo se il driver termina con il codice 0.
• Un job viene segnalato come non riuscito se:
  • Il driver termina con un codice diverso da zero più di 4 volte in 10 minuti.
  • Il driver termina con un codice diverso da zero e ha superato l'impostazionemax_failures_per_hour omax_failures_total.
• Un job verrà riavviato se il driver esce con un codice diverso da zero, non è in stato di thrashing e rientra nelle impostazioni max_failures_per_hour e max_failures_total.

Considerazioni sulla progettazione del job

• Progetta i job in modo che gestiscano in modo corretto il riavvio. Ad esempio, se il job scrive in una directory, deve tenere conto della possibilità che la directory esista al momento del riavvio del job.
• I job di streaming Apache Spark che eseguono il checkpoint possono essere riavviati dopo un errore, ma non segnaleranno lo stato di Yarn.

Creazione e utilizzo di job riavviabili

Puoi specificare il numero massimo di volte in cui un job può essere riavviato ogni ora e il numero massimo di tentativi totali quando invii il job tramite lo strumento a riga di comando gcloud CLI gcloud, l'API REST Dataproc o la console Google Cloud.

Esempio: se vuoi consentire al job di riprovare fino a 10 volte, ma non più di 5 volte in un'ora, imposta max-failures-total su 10 e max-failures-per-hour su 5.

gcloud dataproc jobs submit job type \
    --region=region \
    --max-failures-per-hour=number \
    --max-failures-total=number \
    ... other args

POST /v1/projects/project-id/regions/us-central1/jobs:submit/
{
"projectId": "project-id",
"job": {
"placement": {
  "clusterName": "example-cluster"
},
"reference": {
  "jobId": "cea7ae0b...."
},
"sparkJob": {
  "args": [
    "1000"
  ],
  "mainClass": "org.apache.spark.examples.SparkPi",
  "jarFileUris": [
    "file:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar"
  ]
},
"scheduling": {
  "maxFailuresPerHour": 5
  "maxFailuresTotal": 10
}
}
}