实际遇到的真实问题,解决方法: .调整虚拟内存率yarn.nodemanager.vmem pmem ratio 这个hadoop默认是 . .调整map与reduce的在AM中的大小大于yarn里RM可分配的最小值yarn.scheduler.minimum allocation mb 大小因为在Container中计算使用的虚拟内存来自 map虚拟内大小 max yarn.scheduler ...
2018-09-20 16:02 2 3019 推荐指数：
spark版本：1.6.0 scala版本：2.10 报错日志： Application application_1562341921664_2123 failed 2 times due to AM Container ...
当运行mapreduce的时候，有时候会出现异常信息，提示物理内存或者虚拟内存超出限制，默认情况下：虚拟内存是物理内存的2.1倍。异常信息类似如下： 我们可以看到该异常信息是提示物理内存超过限制，但是通过我们查看代码我们发现我们最终使用的内存没有达到1G，只有500M-。（具体原因 ...
在编写myjob时，报错：is running 221518336B beyond the 'VIRTUAL' memory limit. Current usage: 74.0 MB of 1 GB physical memory used; 2.3 GB of 2.1 GB virtual ...
以Spark-Client模式运行，Spark-Submit时出现了下面的错误： 意思是说Container要用2.2GB的内存，而虚拟内存只有2.1GB，不够用了，所以Kill了Container。 我的SPARK-EXECUTOR-MEMORY设置的是1G，即物理内存是1G ...
对此 提高了对外内存 spark.executor.memoryOverhead = 4096m 重新执行sql 改报下面的错误 从错误来看 是堆外内存溢出 Spark的shuffle部分使用了netty框架进行网络传输，但netty会申请堆外内存缓存 Shuffle时 ...
当运行中出现Container is running beyond physical memory这个问题出现主要是因为物理内存不足导致的，在执行mapreduce的时候，每个map和reduce都有自己分配到内存的最大值，当map函数需要的内存大于这个值就会报这个错误，解决方法 ...
19/08/12 14:15:35 ERROR cluster.YarnScheduler: Lost executor 5 on worker01.hadoop.mobile.cn: Container killed by YARN for exceeding memory limits. ...
beyond physical memory limits. Current usage: 11.0 GB ...
