如何在Spark executor崩溃后重新启动它(在YARN客户端模式下)？

在Spark中，当一个executor崩溃后，可以通过以下步骤重新启动它（在YARN客户端模式下）：

1. 确保YARN ResourceManager和NodeManager正常运行，并且Spark集群已经正确配置和启动。
2. 在Spark应用程序中，可以通过设置spark.yarn.executor.failuresValidityInterval参数来定义executor故障的有效时间间隔。默认情况下，该参数设置为1小时。
3. 当executor崩溃后，YARN会自动检测到executor的失败，并将其标记为失败状态。
4. 在YARN客户端模式下，可以通过以下步骤重新启动executor：

a. 在Spark应用程序中，使用SparkContext对象的getOrCreate()方法获取一个已经存在的SparkContext对象。

b. 使用SparkContext对象的getLocalProperty("spark.executor.id")方法获取当前executor的ID。

c. 使用SparkContext对象的cancelJobGroup()方法取消当前executor所属的作业组。

d. 使用SparkContext对象的cancelAllJobs()方法取消所有作业。

e. 使用SparkContext对象的stop()方法停止SparkContext。

f. 重新启动Spark应用程序。

1. 在重新启动的Spark应用程序中，YARN会重新分配一个新的executor，并将其加入到Spark集群中。

需要注意的是，以上步骤仅适用于YARN客户端模式下的executor崩溃重新启动。在其他模式下，如YARN集群模式或本地模式，可能需要采用不同的方法来重新启动executor。