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:

Container [pid=13026,containerID=container_1449820132317_0013_01_000012] is running beyond physical memory limits. Current usage: 1.0 GB of 1 GB physical memory used; 1.7 GB of 2.1 GB virtual memory used. Killing container. Dump of the process-tree for container_1449820132317_0013_01_000012 : |- PID PPID PGRPID SESSID CMD_NAME USER_MODE_TIME(MILLIS) SYSTEM_TIME(MILLIS) VMEM_USAGE(BYTES) RSSMEM_USAGE(PAGES) FULL_CMD_LINE |- 13044 13026 13026 13026 (java) 4479 494 1696595968 271631 /home/hadoop/cdh5.2.4/jdk1.7.0_79/bin/java -Djava.net.preferIPv4Stack=true -xxx

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-。(具体原因没有细查)最终我们发现影响这个代码执行的参数分别是:

参数 默认值 描述
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 1024 每个container请求的最低jvm配置,单位m。如果请求的内存小于该值,那么会重新设置为该值。
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 8192 每个container请求的最高jvm配置,单位m。如果大于该值,会被重新设置。
yarn.nodemanager.resource.memory-mb 8192 每个nodemanager节点准备最高内存配置,单位m
yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio 2.1 虚拟内存和物理内存之间的比率,如果提示virtual memory limits的时候,可以将该值调大。
yarn.nodemanager.pmem-check-enabled true 是否进行物理内存限制比较,设置为false,不会进行大小的比较
yarn.nodemanager.vmem-check-enabled false 是否进行虚拟内存限制比较。
mapreduce.map.memory.mb 1024 map内存申请大小,单位m
mapreduce.reduce.memory.mb 1024 reduce内存申请大小,单位m
mapred.child.java.opts -Xmx200 map/reduce执行参数设置,可以参数Hadoop Mapreduce Error: GC overhead limit exceeded

针对该异常信息,有多种方式进行解决:

第一种:

  直接将yarn.nodemanager.pmem-check-enabled和yarn.nodemanager.vmem-check-enabled设置为false,那么可以杜绝异常信息的产生。

第二种:

  如果异常信息提示的是virtual memory不够,那么可以将yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio参数改大,那么也可以避免异常信息的产生。

第三种:

  修改mapreduce参数,设置修改如下:

  mapreduce.map.memory.mb = (1~2倍) * yarn.scheduler.minimum-allocation-mb

  mapreduce.reduce.memory.mb = (1~4倍) * yarn.scheduler.minimum-allocation-mb

  1. mapred.child.java.opts = -XmxTm(T数字要小于map和reduce的设置value)

  2. mapreduce.map.java.opts=-Xmx(<mapreduce.map.memory.mb)m

      mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx(<mapreduce.reduce.memory.mb)m

  总结:最终运行参数给定的jvm堆大小必须小于参数指定的map和reduce的memory大小,最好为70%以下。

hadoop源码涉及到地方:

1. org.apache.hadoop.mapred.MapReduceChildJVM.getChildJavaOpts

2. org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.monitor.ContainersMonitorImpl.MonitoringThread.run()<398-465行>(进行内存限制判断)

3. org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.container.ContainerImpl.LaunchTransition.transition()<647-658行>(进行物理内存和虚拟内存大小限制计算和赋值)

  物理内存大小其实就是mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb的一个大小值

[hadoop] - Container [xxxx] is running beyond physical/virtual memory limits.的更多相关文章

  1. hadoop的job执行在yarn中内存分配调节————Container [pid=108284,containerID=container_e19_1533108188813_12125_01_000002] is running beyond virtual memory limits. Current usage: 653.1 MB of 2 GB physical memory used

    实际遇到的真实问题,解决方法: 1.调整虚拟内存率yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio (这个hadoop默认是2.1) 2.调整map与reduce的在AM中的大小大于y ...

  2. Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建(十三)kafka+spark streaming打包好的程序提交时提示虚拟内存不足(Container is running beyond virtual memory limits. Current usage: 119.5 MB of 1 GB physical memory used; 2.2 GB of 2.1 G)

    异常问题:Container is running beyond virtual memory limits. Current usage: 119.5 MB of 1 GB physical mem ...

  3. Container [pid=6263,containerID=container_1494900155967_0001_02_000001] is running beyond virtual memory limits

    以Spark-Client模式运行,Spark-Submit时出现了下面的错误: User: hadoop Name: Spark Pi Application Type: SPARK Applica ...

  4. hadoop is running beyond virtual memory limits问题解决

    单机搭建了2.6.5的伪分布式集群,写了一个tf-idf计算程序,分词用的是结巴分词,使用standalone模式运行没有任何问题,切换到伪分布式模式运行一直报错: hadoop is running ...

  5. 【hadoop】 running beyond virtual memory错误原因及解决办法

    问题描述: 在hadoop中运行应用,出现了running beyond virtual memory错误.提示如下: Container [pid=28920,containerID=contain ...

  6. 运行hadoop的时候提示物理内存或虚拟内存溢出的解决方案running beyond physical memory或者beyond vitual memory limits

    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 ...

  7. Spark- Spark Yarn模式下跑yarn-client无法初始化SparkConext,Over usage of virtual memory

    在spark yarn模式下跑yarn-client时出现无法初始化SparkContext错误. // :: INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_142829 ...

  8. spark运行任务报错:Container [...] is running beyond physical memory limits. Current usage: 3.0 GB of 3 GB physical memory used; 5.0 GB of 6.3 GB virtual memory used. Killing container.

    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 ...

  9. is running beyond physical memory limits. Current usage: 2.0 GB of 2 GB physical memory used; 2.6 GB of 40 GB virtual memory used

    昨天使用hadoop跑五一的数据,发现报错: Container [pid=,containerID=container_1453101066555_4130018_01_000067] GB phy ...

随机推荐

  1. ucos系统初始化及启动过程

    之前在ucos多任务切换中漏掉了一个变量, OSCtxSwCtr标识系统任务切换次数 主要应该还是用在调试功能中 Ucos系统初始化函数为OSInit(),主要完成以下功能 全局变量初始化 就绪任务表 ...

  2. iOS UICollectionView 长按移动cell

    ref:http://www.jianshu.com/p/31d07bf32d62 iOS 9之后: 示例如下 效果 前言: 看完你可以学到哪些呢? 就是文章标题那么多, 只有那么多. . 手残效果图 ...

  3. API WAVE 专栏

    关于音频输入.输出设备的使用 源:API WAVE 专栏

  4. IOS 7 Xcode 5 免IDP证书 真机调试(转载)

    最近转开发了,真的很久没有更新博客了,今天有空写一篇吧. 今天带来的是 IOS 7 Xcode 5 免IDP证书的真机调试.说白了就是穷,不想给苹果交那$99的钱. 注意:虽然可以用这个方法实现真机调 ...

  5. MMA

    在32位的系统上,线性地址空间可达到4GB,这4GB一般按照3:1的比例进行分配,也就是说用户进程享有前3GB线性地址空间,而内核独享最后1GB线性地址空间.由于虚拟内存的引入,每个进程都可拥有3GB ...

  6. 2786: [JSOI]Word Query电子字典

    2786: [JSOI]Word Query电子字典 Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 3  Solved: 3[Submit][Statu ...

  7. 更改pandas dataframe 列的顺序

    摘自 stackoverflow 这是我的df: Net Upper Lower Mid Zsore Answer option More than once a day 0% 0.22% -0.12 ...

  8. Quartz2D 之 绘制文本

    1. 基础概念 1.1. 字体(Font) 同一大小.同一样式的字形的集合. 1.2. 字符(Character) 字符表示信息本身,一般指某种编码,如Unicode编码. 1.3. 字形(Glyph ...

  9. Java 之 Spring加载(Java之负基础实战)

    1.下载后解压 2.在WEB-INF里面创建lib文件夹 3.拖入jar包 只拖入*.RELEASE.jar包

  10. DELPHI判断是否64位操作系统

    function IsWin64: Boolean;var  Kernel32Handle: THandle;  IsWow64Process: function(Handle: Windows.TH ...