Google dataproc spark作业失败，并显示“执行作业时重新启动了Node”。消息

Google Dataproc是Google Cloud Platform（GCP）上的一项托管式Apache Spark和Apache Hadoop服务。它允许用户轻松地在云中运行大规模的数据处理作业。

当使用Google Dataproc运行Spark作业时，如果作业失败并显示“执行作业时重新启动了Node”的消息，这可能是由以下原因引起的：

1. 资源不足：作业所需的资源超过了集群中可用的资源。这可能是由于集群规模太小或作业的资源需求过高导致的。解决方法是增加集群的规模或调整作业的资源配置。
2. 网络问题：作业执行过程中可能出现网络故障或不稳定的情况，导致节点之间的通信中断。可以尝试重新运行作业，或者检查网络配置和连接是否正常。
3. 代码错误：作业中可能存在代码错误或逻辑问题，导致作业执行失败并重新启动节点。可以仔细检查作业代码，查找可能的错误，并进行修复。
4. 数据问题：作业所需的输入数据可能存在问题，例如数据格式不正确或数据丢失等。可以检查输入数据的质量和完整性，并确保数据符合作业的要求。

对于Google Dataproc中的Spark作业失败问题，可以参考以下步骤进行排查和解决：

1. 检查作业日志：在Google Cloud Console的Dataproc作业页面中，可以查看作业的详细日志信息。检查日志中是否有任何错误或异常信息，以确定失败的原因。
2. 调整资源配置：如果作业需要更多的资源才能成功运行，可以尝试增加集群的规模或调整作业的资源配置。可以根据作业的需求调整节点数量、节点类型和内存等参数。
3. 重新运行作业：如果失败的作业是偶发性的，可以尝试重新运行作业，以排除临时的网络或资源问题。
4. 代码调试：仔细检查作业代码，查找可能的错误或逻辑问题。可以使用调试工具或日志输出来定位问题，并进行修复。
5. 数据检查：检查作业所需的输入数据是否完整、正确，并符合作业的要求。可以验证数据的格式、内容和完整性，确保数据可以正确地被作业处理。

对于Google Dataproc中的Spark作业失败问题，可以使用以下腾讯云相关产品来解决：

1. 腾讯云EMR：腾讯云的弹性MapReduce（EMR）是一项托管式大数据处理服务，类似于Google Dataproc。它提供了基于Hadoop和Spark的大数据处理能力，并且具有高可用性和弹性扩展的特性。
2. 腾讯云CVM：腾讯云的云服务器（CVM）提供了可扩展的计算资源，可以用于运行Spark作业。用户可以根据作业的需求选择适当的CVM实例类型和规模，以满足作业的资源需求。
3. 腾讯云COS：腾讯云对象存储（COS）提供了可靠的、高可用的存储服务，可以用于存储和管理作业的输入和输出数据。用户可以将作业所需的数据存储在COS中，并通过Dataproc或EMR访问和处理这些数据。

请注意，以上提到的腾讯云产品仅作为示例，实际选择和使用产品时应根据具体需求进行评估和决策。