Spark on Yarn 为什么出现内存超界container被kill

一个Executor对应一个JVM进程。从Spark的角度看，Executor占用的内存分为两部分：ExecutorMemory和MemoryOverhead。其中，ExecutorMemory为JVM进程的Java堆区域，MemoryOverhead为JVM进程中除Java堆以外占用的空间大小，包括方法区（永久代）、Java虚拟机栈、本地方法栈、JVM进程本身所用的内存、堆外内存（Direct Memory）等。

spark.driver.memory 和spark.executor.memory 分别设置Spark的Driver和Executor的ExecutorMemory.

spark.yarn.executor.memoryOverhead和spark.yarn.driver.memoryOverhead分别设置Spark的Driver和Executor的MemoryOverhead.

另外，Spark会大量分配堆外内存，堆外内存默认最大可以和ExecutorMemory一样，可以通过javaOptions使用MaxDirectMemorySize配置最大值。

堆外内存最大可以和ExecutorMemory一样，但是堆外内存又受MemoryOverhead限制，所以当MaxDirectMemorySize,ExecutorMemory和MemoryOverhead设置不合理时，会出现container内存超限，被Yarn kill的情况。

比如，ExecutorMemory 为8G，MemoryOverhead为4G，MaxDirectMemorySize没有设置，此时yarn认为一个container最大可以使用12G内存，但是堆外内存最大可以使用8G，导致container最大可以使用超过16G内存(堆内内存+ 堆外内存)，比12G大，最终被Yarn kill掉。

合理的设置规则为: ExecutorMemory + MemoryOverhead > ExecutorMemory + MaxDirectMemorySize

所以，Spark应用占用集群内存的总大小为:

(executor个数) * (SPARK_EXECUTOR_MEMORY+ spark.yarn.executor.memoryOverhead)+(SPARK_DRIVER_MEMORY+spark.yarn.driver.memoryOverhead)

参数调优建议：

每个Executor进程的内存设置4G~8G较为合适。

每个Executor的CPU core数量设置为2~4个较为合适。

以下是部分建议的参数设置:

--conf "spark.driver.extraJavaOptions=-XX:MaxDirectMemorySize=1024m -Xmn4g -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:/tmp/log/run/gc-%t.log" \

--conf "spark.speculation=true" \
--conf "spark.speculation.quantile=0.95" \

--conf "spark.kryoserializer.buffer.max=1024m" \

--conf "spark.sql.hive.metastorePartitionPruning=true" \
--conf "spark.sql.optimizer.metadataOnly=true" \
--conf "spark.sql.parquet.filterPushdown=true" \
--conf "spark.sql.hive.caseSensitiveInferenceMode=NEVER_INFER" \
--conf "spark.sql.hive.convertMetastoreParquet=false" \

最后编辑于：2018.09.13 16:05:16