纱线容器内存不足
我的纱线容器内存不足： 此特定容器运行一个Apache-Spark驱动程序节点。
我不理解的部分：我将驱动程序的堆大小限制为512MB(您可以在下面的错误消息中看到这一点)。但是纱线容器抱怨内存>1 GB(也请参见下面的消息)。您可以验证YAIN正在启动Java是否与Xmx512M一起运行。我的容器设置为1 GB内存，增量为0.5 GB。此外，我托管纱线容器的物理机器每台都有32 GB。我通过SSH连接到其中一台物理机，发现它有很多可用内存...
另一件奇怪的事情是，Java没有抛出OutOfMemory异常。当我查看驱动程序日志时，我发现它最终从纱线中获得了SIGTERM，并很好地关闭了。如果Yarn内部的Java进程超过了512MB，我难道不应该在Java尝试从Yarn分配1 GB之前得到一个OutOfMemory异常吗？
我还尝试了使用1024M的堆运行。那一次，容器崩溃了，使用量为1.5 GB。这是始终如一的。因此，很明显，容器有能力在1 GB限制之外再分配0.5 GB。(非常符合逻辑，因为物理机有30 GB的可用内存)
除Java外，纱线容器内是否还有其他东西可能会占用额外的512MB？
我在Yarn上运行CDH 5.4.1和ApacheSpark。集群上的Java版本也升级到了oracleJava 8。我看到一些人声称Java 8中的默认MaxPermSize已经被更改，但我几乎不相信它可能会占用512MB...
纱线错误信息：
Diagnostics: Container [pid=23335,containerID=container_1453125563779_0160_02_000001] is running beyond physical memory limits. Current usage: 1.0 GB of 1 GB physical memory used; 2.6 GB of 2.1 GB virtual memory used. Killing container.
Dump of the process-tree for container_1453125563779_0160_02_000001 :
|- PID PPID PGRPID SESSID CMD_NAME USER_MODE_TIME(MILLIS) SYSTEM_TIME(MILLIS) VMEM_USAGE(BYTES) RSSMEM_USAGE(PAGES) FULL_CMD_LINE
|- 23335 23333 23335 23335 (bash) 1 0 11767808 432 /bin/bash -c LD_LIBRARY_PATH=/opt/cloudera/parcels/CDH-5.4.1-1.cdh5.4.1.p0.6/lib/hadoop/lib/native::/opt/cloudera/parcels/CDH-5.4.1-1.cdh5.4.1.p0.6/lib/hadoop/lib/native /usr/lib/jvm/java-8-oracle/bin/java -server -Xmx512m -Djava.io.tmpdir=/var/yarn/nm/usercache/hdfs/appcache/application_1453125563779_0160/container_1453125563779_0160_02_000001/tmp '-Dspark.eventLog.enabled=true' '-Dspark.executor.memory=512m' '-Dspark.executor.extraClassPath=/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hbase/lib/htrace-core-3.1.0-incubating.jar' '-Dspark.yarn.am.extraLibraryPath=/opt/cloudera/parcels/CDH-5.4.1-1.cdh5.4.1.p0.6/lib/hadoop/lib/native' '-Dspark.executor.extraLibraryPath=/opt/cloudera/parcels/CDH-5.4.1-1.cdh5.4.1.p0.6/lib/hadoop/lib/native' '-Dspark.shuffle.service.enabled=true' '-Dspark.yarn.jar=local:/opt/cloudera/parcels/CDH-5.4.1-1.cdh5.4.1.p0.6/lib/spark/assembly/lib/spark-assembly-1.3.0-cdh5.4.1-hadoop2.6.0-cdh5.4.1.jar' '-Dspark.app.name=not_telling-1453479057517' '-Dspark.shuffle.service.port=7337' '-Dspark.driver.extraClassPath=/etc/hbase/conf:/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hbase/lib/htrace-core-3.1.0-incubating.jar' '-Dspark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer' '-Dspark.yarn.historyServer.address=http://XXXX-cdh-dev-cdh-node2:18088' '-Dspark.driver.extraLibraryPath=/opt/cloudera/parcels/CDH-5.4.1-1.cdh5.4.1.p0.6/lib/hadoop/lib/native' '-Dspark.eventLog.dir=hdfs://XXXX-cdh-dev-cdh-node1:8020/user/spark/applicationHistory' '-Dspark.master=yarn-cluster' -Dspark.yarn.app.container.log.dir=/var/log/hadoop-yarn/container/application_1453125563779_0160/container_1453125563779_0160_02_000001 org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster --class 'not_telling' --jar file:/home/cloud-user/temp/not_telling.jar --arg '--conf' --arg 'spark.executor.extraClasspath=/opt/cloudera/parcels/CDH/jars/htrace-core-3.0.4.jar' --executor-memory 512m --executor-cores 4 --num-executors 10 1> /var/log/hadoop-yarn/container/application_1453125563779_0160/container_1453125563779_0160_02_000001/stdout 2> /var/log/hadoop-yarn/container/application_1453125563779_0160/container_1453125563779_0160_02_000001/stderr
|- 23338 23335 23335 23335 (java) 95290 10928 2786668544 261830 /usr/lib/jvm/java-8-oracle/bin/java -server -Xmx512m -Djava.io.tmpdir=/var/yarn/nm/usercache/hdfs/appcache/application_1453125563779_0160/container_1453125563779_0160_02_000001/tmp -Dspark.eventLog.enabled=true -Dspark.executor.memory=512m -Dspark.executor.extraClassPath=/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hbase/lib/htrace-core-3.1.0-incubating.jar -Dspark.yarn.am.extraLibraryPath=/opt/cloudera/parcels/CDH-5.4.1-1.cdh5.4.1.p0.6/lib/hadoop/lib/native -Dspark.executor.extraLibraryPath=/opt/cloudera/parcels/CDH-5.4.1-1.cdh5.4.1.p0.6/lib/hadoop/lib/native -Dspark.shuffle.service.enabled=true -Dspark.yarn.jar=local:/opt/cloudera/parcels/CDH-5.4.1-1.cdh5.4.1.p0.6/lib/spark/assembly/lib/spark-assembly-1.3.0-cdh5.4.1-hadoop2.6.0-cdh5.4.1.jar -Dspark.app.name=not_tellin-1453479057517 -Dspark.shuffle.service.port=7337 -Dspark.driver.extraClassPath=/etc/hbase/conf:/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hbase/lib/htrace-core-3.1.0-incubating.jar -Dspark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer -Dspark.yarn.historyServer.address=http://XXXX-cdh-dev-cdh-node2:18088 -Dspark.driver.extraLibraryPath=/opt/cloudera/parcels/CDH-5.4.1-1.cdh5.4.1.p0.6/lib/hadoop/lib/native -Dspark.eventLog.dir=hdfs://XXXX-cdh-dev-cdh-node1:8020/user/spark/applicationHistory -Dspark.master=yarn-cluster -Dspark.yarn.app.container.log.dir=/var/log/hadoop-yarn/container/application_1453125563779_0160/container_1453125563779_0160_02_000001 org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster --class not_telling --jar file:not_telling.jar --arg --conf --arg spark.executor.extraClasspath=/opt/cloudera/parcels/CDH/jars/htrace-core-3.0.4.jar --executor-memory 512m --executor-cores 4 --num-executors 10
解决方案
查看this article，它有一个很好的描述。您可能想要注意他们在哪里说"在计算执行器的内存时，要注意最大(7%，384M)堆外内存开销。"
编辑(Eshalev)：我接受这个答案，并详细说明发现了什么。Java8使用了不同的内存方案。具体地说，CompressedClass在"Metspace"中保留了1024MB。这比以前版本的Java在"perm-gen"内存中分配的内存大得多。您可以使用"jmap-heap[id]"来检查这一点。我们目前通过过度分配超过堆需求的1024MB来防止应用程序崩溃。这很浪费，但它可以防止应用程序崩溃。
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