带有过多可抢占节点的Google dataproc spark集群有时会挂起

Google Dataproc是一个托管的云计算服务，用于在Google Cloud上运行Apache Spark和Apache Hadoop等大数据处理框架。Dataproc提供了一个灵活且可扩展的环境，用于快速部署和管理大规模的Spark集群。

在Google Dataproc中，一个Spark集群可以由多个节点组成。节点可以分为主节点和工作节点。主节点负责协调集群中的任务和资源管理，而工作节点用于执行实际的计算任务。

当一个Spark集群中存在过多的可抢占节点时，可能会导致集群挂起。可抢占节点是指在资源紧张的情况下，其他优先级更高的任务可以抢占该节点的资源。如果集群中的可抢占节点过多，可能会导致资源不足，从而导致集群挂起。

为了避免这种情况，可以采取以下措施：

1. 调整集群规模：增加工作节点的数量，以提供更多的计算资源，从而减少可抢占节点的比例。
2. 调整任务优先级：将任务的优先级设置为较高，以减少其他任务对可抢占节点的竞争。
3. 监控和调优资源使用：使用Dataproc提供的监控和调优工具，对集群的资源使用情况进行监控和优化，以确保资源的合理分配和利用。
4. 使用预留节点：Dataproc还提供了预留节点的功能，可以为集群中的一部分节点预留资源，以确保这些节点不会被抢占。

总之，对于带有过多可抢占节点的Google Dataproc Spark集群挂起的问题，可以通过调整集群规模、任务优先级、监控和调优资源使用以及使用预留节点等方式来解决。