spark作业中纱线容器失败，错误代码为-104和143

在Spark作业中，纱线容器失败通常是由于错误代码-104和143引起的。这些错误代码表示与容器相关的问题，可能是由于资源不足、网络问题或其他容器配置错误导致的。

错误代码-104通常表示容器启动失败。这可能是由于资源不足，例如内存不足或CPU不足，导致容器无法正常启动。解决此问题的方法包括增加资源配额、调整容器配置或优化作业代码以减少资源使用量。

错误代码143通常表示容器被强制终止。这可能是由于作业执行时间过长，超出了预设的时间限制，或者由于作业代码中存在死循环或其他无限循环导致的。解决此问题的方法包括优化作业代码以减少执行时间，或者调整作业配置以增加时间限制。

对于纱线容器失败的问题，可以尝试以下解决方法：

1. 检查作业的资源配置，确保分配的内存和CPU资源足够支持作业的需求。
2. 检查网络连接是否正常，确保容器可以正常访问所需的资源和服务。
3. 检查作业代码是否存在资源泄漏或死循环等问题，及时进行优化和修复。
4. 如果问题持续存在，可以尝试增加容器的资源配额或调整作业的配置参数。

腾讯云提供了一系列与Spark相关的产品和服务，可以帮助解决纱线容器失败的问题，例如：

1. 腾讯云弹性MapReduce（EMR）：提供了完全托管的Spark集群，可以自动调整资源配置，支持大规模数据处理和分析。详情请参考：腾讯云弹性MapReduce（EMR）
2. 腾讯云容器服务（TKE）：提供了弹性、可扩展的容器集群，可以方便地部署和管理Spark作业。详情请参考：腾讯云容器服务（TKE）
3. 腾讯云函数计算（SCF）：提供了无服务器的计算服务，可以按需执行Spark作业，无需关心底层资源配置和管理。详情请参考：腾讯云函数计算（SCF）

通过以上腾讯云的产品和服务，您可以更好地解决Spark作业中纱线容器失败的问题，并提高作业的稳定性和性能。