實際遇到的真實問題,解決方法: .調整虛擬內存率yarn.nodemanager.vmem pmem ratio 這個hadoop默認是 . .調整map與reduce的在AM中的大小大於yarn里RM可分配的最小值yarn.scheduler.minimum allocation mb 大小因為在Container中計算使用的虛擬內存來自 map虛擬內大小 max yarn.scheduler ...
2018-09-20 16:02 2 3019 推薦指數：
spark版本：1.6.0 scala版本：2.10 報錯日志： Application application_1562341921664_2123 failed 2 times due to AM Container ...
當運行mapreduce的時候，有時候會出現異常信息，提示物理內存或者虛擬內存超出限制，默認情況下：虛擬內存是物理內存的2.1倍。異常信息類似如下： 我們可以看到該異常信息是提示物理內存超過限制，但是通過我們查看代碼我們發現我們最終使用的內存沒有達到1G，只有500M-。（具體原因 ...
在編寫myjob時，報錯：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模式運行，Spark-Submit時出現了下面的錯誤： 意思是說Container要用2.2GB的內存，而虛擬內存只有2.1GB，不夠用了，所以Kill了Container。 我的SPARK-EXECUTOR-MEMORY設置的是1G，即物理內存是1G ...
對此 提高了對外內存 spark.executor.memoryOverhead = 4096m 重新執行sql 改報下面的錯誤 從錯誤來看 是堆外內存溢出 Spark的shuffle部分使用了netty框架進行網絡傳輸，但netty會申請堆外內存緩存 Shuffle時 ...
當運行中出現Container is running beyond physical memory這個問題出現主要是因為物理內存不足導致的，在執行mapreduce的時候，每個map和reduce都有自己分配到內存的最大值，當map函數需要的內存大於這個值就會報這個錯誤，解決方法 ...
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 ...
