记一次Spark中 Container killed by YARN for exceeding memory limits的解决过程

一、问题现象：使用spark sql调用get_json_object函数后，报如下错误：yarn 容器被kill，导致任务失败，查看日志：Container killed by YARN for exceeding memory limits

使用spark命令：

/opt/software/spark-2.2.0-bin-hadoop2.6/bin/spark-sql \

--master yarn-client \

--driver-memory 2G \

--driver-cores 4 \

--num-executors 4 \

--executor-cores 4 \

--executor-memory 6G \

--conf "spark.default.parallelism=47" \

--conf "spark.sql.shuffle.partitions=48" \

--conf "spark.sql.adaptive.enabled=true" \

--conf "spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize=512000000"

二、问题分析过程：

1、既然executor内存不够，那么最先想到的就是增大executor-memory内存大小，从6G增大到12G =》通过多次测试发现，有时任务能成功，有时还是报相同的错误，并且内存还越用越多

2、分析数据量发现其实并不大，也就几十万。以前上千万的数据量都不需要这么多内存。因此怀疑是get_json_object函数引起的问题

3、去掉get_json_object函数，果然任务非常流畅，而且内存调回6G依然是成功的

4、突然灵光一闪，spark.yarn.executor.memoryOverhead这个参数是spark excutor的堆外内存，用于 VM overheads, interned strings, other native overheads, etc。猜想get_json_object应该主要是用的堆外内存

5、spark.yarn.executor.memoryOverhead默认等于max( executorMemory * 0.10，384M)，那么增大executorMemory再多，堆外内存实际增加的也比较少，因此考虑直接增大spark.yarn.executor.memoryOverhead值

6、设置spark.yarn.executor.memoryOverhead等于6G，executor-memory减少到4G，经过测试，任务非常稳定的成功

三、问题结论及终极解决方案：

原因分析：该问题是由于get_json_object使用的是堆外内存，默认堆外内存只有max( executorMemory * 0.10，384M)，

可根据Container killed by YARN for exceeding memory limits. 19.9 GB of 14 GB physical memory used，这里的19.9G估算出堆外内存实际需要19.9G*0.1约等于1.99G，因此最少应该设置spark.yarn.executor.memoryOverhead为2G，

为保险起见，我最后设置成了4G，脚本如下：

/opt/software/spark-2.2.0-bin-hadoop2.6/bin/spark-sql \

--master yarn-client \

-d operate_date=$operate_date -d partition_day=$partition_day \

-f $one \

--name sparksql-$one \

--driver-memory 2G \

--driver-cores 4 \

--num-executors 4 \

--executor-cores 4 \

--executor-memory 4G \

--conf "spark.yarn.executor.memoryOverhead=4G" \

--conf "spark.default.parallelism=47" \

--conf "spark.sql.shuffle.partitions=48" \

--conf "spark.sql.adaptive.enabled=true" \

--conf "spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize=512000000"

Container killed by YARN for exceeding memory limits常用解决方案：

1、增大executor-memory内存大小

2、增大spark.yarn.executor.memoryOverhead内存大小

具体选用那一种，效果更好，需要结合具体场景