运行spark任务跑pregel算法求最短路径时报错:executor heartbeat time out after 1386980 ms

Spark在执行Pregel算法时，如果遇到"executor heartbeat timeout"错误，通常意味着某个Executor（工作进程）与Driver（主进程）之间的通信超时。这可能由于网络延迟、资源不足或作业执行时间过长等原因引起。

解决这个问题可以尝试以下几个步骤：

1. **检查网络**：确认集群节点间的网络连接稳定，尤其是在大规模分布式环境中，网络延迟可能导致心跳包传输不及时。

   hdfs dfs -ls / | grep spark-events | head -n 1 | cut -d '/' -f 8

2. **增加HeartbeatInterval**: 如果网络条件允许，可以在`SparkConf`中适当增大`conf.set('spark.executorheartbeatTimeout', 'XXXms')`的值，但要注意不要设置得过高，以免影响其他操作。

3. **监控资源**：确保每个Executor有足够的内存和CPU来运行任务，可以通过调整`spark.executor.cores`和`spark.executor.memory`配置。

4. **优化任务设计**：对于复杂的Pregel算法，可能存在局部迭代步过多导致通信频繁的情况，考虑减少消息传递次数或优化消息结构。

5. **查看日志**：Spark的日志文件（如`spark-logs`目录下的`driver-out.log`和`executor-out.log`）会提供更详细的错误信息，有助于定位具体问题。

6. **重启Spark应用**：有时候简单地重启Spark应用可能会解决问题，特别是当环境临时异常导致的偶发性问题。