在使用 Apache Spark 的时候，作业会以分布式的方式在不同的节点上运行;特别是当集群的规模很大时，集群的节点出现各种问题是很常见的，比如某个磁盘出现问题等。我们都知道 ApacheSpark 是一个高性能、容错的分布式计算框架，一旦它知道某个计算所在的机器出现问题(比如磁盘故障)，它会依据之前生成的 lineage 重新调度这个 Task。
我们现在来考虑下下面的场景：
• 有个节点上的磁盘由于某些原因出现间歇性故障，导致某些扇区不能被读取。假设我们的 Spark 作业需要的数据正好就在这些扇区上，这将会导致这个 Task 失败。
• 这个作业的 Driver 获取到这个信息，知道 Task 失败了，所以它会重新提交这个 Task。
• Scheduler 获取这个请求之后，它会考虑到数据的本地性问题，所以很可能还是把这个 Task 分发到上述的机器，因为它并不知道上述机器的磁盘出现了问题。
• 因为这个机器的磁盘出现问题，所以这个 Task 可能一样失败。然后 Driver 重新这些操作，最终导致了 Spark 作业出现失败!
上面提到的场景其实对我们人来说可以通过某些措施来避免。但是对于 Apache Spark 2.2.0 版本之前是无法避免的，不过高兴的是，来自 Cloudera 的工程师解决了这个问题：引入了黑名单机制 Blacklist(详情可以参见SPARK-8425，具体的设计文档参见Design Doc for Blacklist Mechanism)，并且随着 Apache Spark 2.2.0 版本发布，不过目前还处于实验性阶段。
黑名单机制其实是通过维护之前出现问题的执行器(Executors)和节点(Hosts)的记录。当某个任务(Task)出现失败，那么黑名单机制将会追踪这个任务关联的执行器以及主机，并记下这些信息;当在这个节点调度任务出现失败的次数超过一定的数目(默认为2)，那么调度器将不会再将任务分发到那台节点。调度器甚至可以杀死那台机器对应的执行器，这些都可以通过相应的配置实现。
我们可以通过 Apache Spark WEB UI 界面看到执行器的状态(Status)：如果执行器处于黑名单状态，你可以在页面上看到其状态为 Blacklisted ，否则为 Active。如下图所示：
拥有了黑名单机制之后，上面场景的问题就可以很好的解决。
目前黑名单机制可以通过一系列的参数来控制，主要如下：
因为黑名单机制目前还处于实验性状态，所以上面的一些参数可能会在后面的 Spark 中有所修改。
结语
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