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 ...
Spark性能調優 Container killed by YARN for exceeding memory limits. 碰到這個問題,是個正常人都覺得要加大內存或者調節excutor等參數配置。這個問題已解決。調參數作用微乎其微,而且背后也是有機制的,不是你調了就能看到效果,幾乎沒什么卵用。 如果集群中其他人大概的配置參數一樣,你的程序溢出了,放心,絕大多數是你的代碼問題,或許你用到了什 ...
2021-05-21 16:28 0 343 推薦指數:
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 ...
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 ...
1、spark匯聚失敗 出錯原因,hive默認配置中parquet和動態分區設置太小 2.hive數據入hbase報錯 出現報錯原因: executor_memory和dirver_memory太小,在增大內存后還會出現連接超時的報錯 解決連接超時 ...
Spark性能調優之Shuffle調優 • Spark底層shuffle的傳輸方式是使用netty傳輸,netty在進行網絡傳輸的過程會申請堆外內存(netty是零拷貝),所以使用了堆外內存 ...
總結一下spark的調優方案--性能調優: 一、調節並行度 1、性能上的調優主要注重一下幾點: Excutor的數量 每個Excutor所分配的CPU的數量 每個Excutor所能分配的內存量 Driver端分配的內存數量 2、如何分配資源 ...
spark作業性能調優 優化的目標 保證大數據量下任務運行成功 降低資源消耗 提高計算性能 一、開發調優: (1)避免創建重復的RDD RDD lineage,也就是“RDD的血緣關系鏈” 開發RDD lineage極其冗長的Spark作業時,創建多個代表 ...
數據接收並行度調優(一) 通過網絡接收數據時(比如Kafka、Flume),會將數據反序列化,並存儲在Spark的內存中。如果數據接收稱為系統的瓶頸,那么可以考慮並行化數據接收。 每一個輸入DStream都會在某個Worker的Executor上啟動一個Receiver ...
原則一:避免創建重復的RDD 通常來說,我們在開發一個Spark作業時,首先是基於某個數據源(比如Hive表或HDFS文件)創建一個初始的RDD;接着對這個RDD執行某個算子操作,然后得到下一個RDD;以此類推,循環往復,直到計算出最終我們需要的結果。在這個過程中,多個RDD會通 ...