spark运行报错:Container killed by YARN for exceeding memory limits

用spark跑数据量大的离线调度任务报错:Reason: Container killed by YARN for exceeding memory limits. 19.0 GB of 19 GB physical memory used. Consider boosting spark.yarn.executor.memoryOverhead or disabling yarn.nodemanager.vmem-check-enabled because of YARN-4714.

Spark 报错 Container killed by YARN for exceeding memory limits 表示 Spark 的 Executor 容器因为超出 YARN 分配的内存限制而被 YARN 杀死。在 Spark 中,每个 Executor 进程都会有自己的容器,并且这个容器的内存使用是由 YARN 监控的。

错误信息中的 "19.0 GB of 19 GB physical memory used" 指出了问题的关键点:Executor 使用了全部分配给它的物理内存。通常情况下,Executor 的内存需求可能超过你为其分配的内存,这是因为除了应用程序的堆内存(Heap Memory)之外,还有一些额外的开销,例如操作系统本身、JVM 的非堆内存(如代码缓存、线程栈等)、以及 Spark 的内部开销。

spark.yarn.executor.memoryOverhead 配置项就是用来处理这种额外开销的。如果你的 Executor 正好用完了所有分配的内存,那么增加 spark.yarn.executor.memoryOverhead 可以帮助预留更多的内存,避免被 YARN 因为超出限制而杀死。

解决方案:

  1. 增加 spark.yarn.executor.memoryOverhead 配置: 在 Spark 的配置中增加或修改 spark.yarn.executor.memoryOverhead 的值。默认情况下,这个值是基于你配置的 executor-memory 自动计算的。但是,如果默认值不够,你可以手动增加它。例如,如果你的 Executor 内存是 19GB,你可能需要增加 memoryOverhead 到一个合适的值,比如 3GB 或更多:

    复制代码

    深色版本

    复制代码
    spark.yarn.executor.memoryOverhead 3072
  2. 禁用 YARN 虚拟内存检查: 如果你确定你的应用程序不会滥用虚拟内存,并且你的节点有足够的交换空间来处理可能的内存溢出,你可以禁用 YARN 的虚拟内存检查,通过设置 yarn.nodemanager.vmem-check-enabled 为 false:

    复制代码

    深色版本

    复制代码
    yarn.nodemanager.vmem-check-enabled false

    注意:这可能会导致节点的不稳定,因为它允许 Executor 使用比物理内存更多的虚拟内存,从而可能导致系统交换过多,降低性能甚至崩溃。

  3. 调整 Executor 内存分配: 如果可能的话,减少每个 Executor 的内存需求,或者增加集群的总内存资源。你可以通过调整 spark.executor.memory 参数来控制 Executor 的内存大小。

  4. 优化数据处理逻辑: 优化你的 Spark 应用程序,减少内存消耗。这可能包括使用更有效的数据结构、减少数据集的大小、使用内存友好的算法等。

在实施这些更改后,你应该重新启动 Spark 应用程序并监控其内存使用情况,确保没有再次超出限制。如果问题仍然存在,可能需要进一步调查你的应用程序是否有效利用了内存资源。

要在使用 spark-submit 命令行工具时解决因内存溢出而导致的 YARN 容器被杀的问题,你需要在提交 Spark 应用程序时修改相关的配置参数。以下是如何在 spark-submit 命令中进行修改的详细步骤:

修改 spark.yarn.executor.memoryOverhead

假设你的原始 spark-submit 命令如下:

复制代码
复制代码
spark-submit --class com.example.MainClass \
             --master yarn \
             --deploy-mode cluster \
             --num-executors 10 \
             --executor-memory 19g \
             --executor-cores 4 \
             path/to/your/application.jar arg1 arg2

要增加 spark.yarn.executor.memoryOverhead,你可以在命令中添加一个新的参数:

复制代码
复制代码
spark-submit --class com.example.MainClass \
             --master yarn \
             --deploy-mode cluster \
             --num-executors 10 \
             --executor-memory 19g \
             --executor-cores 4 \
             --conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=3072 \
             path/to/your/application.jar arg1 arg2

这里将 spark.yarn.executor.memoryOverhead 设置为了 3072 MB (3 GB)。这个值可以根据你的实际需求进行调整。

禁用 YARN 虚拟内存检查

如果要禁用 YARN 的虚拟内存检查,你可以在 spark-submit 命令中添加如下配置:

复制代码
复制代码
spark-submit --class com.example.MainClass \
             --master yarn \
             --deploy-mode cluster \
             --num-executors 10 \
             --executor-memory 19g \
             --executor-cores 4 \
             --conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=3072 \
             --conf yarn.nodemanager.vmem-check-enabled=false \
             path/to/your/application.jar arg1 arg2

请注意,禁用虚拟内存检查是一个高风险的操作,因为它可能导致整个节点的稳定性下降。

总结修改后的 spark-submit 命令

最终的 spark-submit 命令应该看起来像这样:

复制代码
复制代码
spark-submit --class com.example.MainClass \
             --master yarn \
             --deploy-mode cluster \
             --num-executors 10 \
             --executor-memory 19g \
             --executor-cores 4 \
             --conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=3072 \
             --conf yarn.nodemanager.vmem-check-enabled=false \
             path/to/your/application.jar arg1 arg2

确保在修改任何配置之前,你已经理解了这些配置项的作用,并且在生产环境中谨慎操作,避免造成不必要的性能影响或稳定性问题。如果可能,先在测试环境中试验这些修改。

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