Spark 3.1.1版本运行10T大数据集时，偶现OneForOneBlockFetcher相关错误的解决方法
问题现象描述
在Spark 3.1.1版本中，大数据集是10TB数据集，如果spark.network.timeout设置过小，可能会导致Shuffle过程中Fetch数据超时触发OneForOneBlockFetcher相关错误以及数据结果可能不一致。
关键过程、根本原因分析
10TB数据集下，spark.network.timeout默认为120s，在Shuffle阶段数据Fetch出现异常比如超时会重新Fetch，在这个阶段，因为数据的blockid错乱导致Fetch的数据错乱，从而可能概率性出现数据不一致问题，这是Spark社区代码问题（这是Spark社区代码的Bug，由https://github.com/apache/spark/pull/31643修复）。
结论、解决方案及效果
考虑将spark.network.timeout调大避免Fetch数据超时，推荐设为600，可解决本例中问题。
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