Hive on spark时报错 解决a.set spark.yarn.executor.memoryOverhead=512G 调大(权宜之计)，excutor-momery + memoryOverhead不能大于集群内存b.该问题的原因是因为OS层面虚拟内存分配导致，物理内存没有占用多少，但检
原创
2022-06-10 22:06:21
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记录解决Container Killed by Yarn For Exceeding Memory的方法和步骤
原创
2021-04-19 20:21:24
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## 解决"container killed by yarn for exceeding mo"问题的步骤
### 1. 确定问题来源和原因
首先，我们需要了解"container killed by yarn for exceeding mo"的含义和出现的原因。这个错误意味着YARN（Hadoop的资源管理器）终止了某个容器，因为它超过了分配给它的内存限制。
### 2. 检查YARN配置
## Hadoop YARN中"container killed by yarn for exceeding me"错误的解决方案
### 1. 简介
在Hadoop YARN中，当一个容器（container）超出了其分配的资源限制时，可能会出现"container killed by yarn for exceeding me"的错误。这个错误通常发生在任务执行期间，当容器使用的内存或虚拟
原创
2023-08-02 07:25:07
135阅读
# 如何解决"Container killed by YARN for exceeding 36.0 GB memory limit"问题
## 问题概述
在使用YARN（Apache Hadoop的资源管理器）进行分布式计算时，有时会遇到"Container killed by YARN for exceeding 36.0 GB memory limit"的错误。这是由于分配给容器的内存超出
原创
2023-07-15 05:40:17
174阅读
日志报错（WARN类型最后执行成功可以忽略）：19/04/15 12:35:37 INFO memory.MemoryStore: Will not store rdd_2_5119/04/15 12:35:37 WARN memory.MemoryStore: Not enough space to cache rdd_2_51 in memory! (computed 1109.7 ...
原创
2023-05-06 14:55:03
518阅读
## yarn 日志 container killed on request exit code is 143
### 概述
在介绍如何解决"yarn 日志 container killed on request exit code is 143"的问题之前，我们首先需要了解整个过程的流程。下表概括了整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 确定
原创
2023-08-12 10:16:12
1693阅读
作者｜梅源（Yuan Mei）& Roman Khachatryan流处理系统最重要的特性是端到端的延迟，端到端延迟是指开始处理输入数据到输出该数据产生的结果所需的时间。Flink，作为流式计算的标杆，其端到端延迟包括容错的快慢主要取决于检查点机制（Checkpointing），所以如何将 Checkpoint 做得高效稳定是 Flink 流计算的首要任务。我们在 “Flink
昨天使用hadoop跑五一的数据，发现报错： 发现是内存溢出了，遇到这种问题首先要判断是map阶段溢出还是reduce阶段溢出，然后分别设置其内存的大小，比如： 因为默认值都是：1024M，也就是一个G，如果不够就会溢出！
原创
2021-08-24 16:07:06
2972阅读
1.案例描述： hive有个定时任务平时正常，没有啥问题，正常一般大概执行1个小时左右，但是今天突然报错了，报错代码：：running beyond physical memory limits. Current usage: 2.0 GB of 2 GB physical memory used; 3.9 GB of 4.2 GB virtual memory used. K...
原创
2021-08-27 15:59:11
1085阅读
# Requesting driver to remove executor 5 for reason container killed by yarn
## Introduction
Apache Spark is an open-source distributed computing system that allows processing large datasets across
原创
2023-10-21 17:24:54
19阅读
container_memory_working_set_bytes = container_memory_usage_bytes - total_inactive_anon - total_inactive_filememory used =container_memory_usage_bytes - cachecache = total_inactive_file + total_active
1.案例描述： hive有个定时任务平时正常，没有啥问题，正常一般大概执行1个小时左右
原创
2022-02-21 16:37:42
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xContainer killed by YARN for exceeding memory limits. 16.9 GB of 16 GB physical memory used. Consider boosting spark.yarn.executor.memoryOverhead”这个错误总会使你的job夭折。它的意思是：因为超出内存限制，集群停掉了container(还没有找到很好的
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2023-10-26 10:36:01
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在学习Container之前，大家应先了解YARN的基本架构、工作流程。比如，大家应该了解一个应用程序的运行过程如下：步骤1：用户将应用程序提交到ResourceManager上；步骤2：ResourceManager为应用程序ApplicationMaster申请资源，并与某个NodeManager通信，以启动ApplicationMaster；步骤3：ApplicationMaster与Res
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2023-07-10 16:14:03
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当用Spark和Hadoop做大数据应用的时候，你可能会反复的问自己怎么解决这一的一个问题：“Container killed by YARN for exceeding memory limits. 16.9 GB of 16 GB physical memory used. Consider boosting spark.yarn.executo
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2023-09-03 09:00:11
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spark版本：spark-2.4.5-bin-hadoop2.7.tgzhadoop版本：hadoop-2.7.3.tar.gz使用spark-submit将spark自带的一个example提交到yarn上执行，命令如下：spark-submit \--class org.apache.spark.examples.SparkPi \--master yarn \/opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.5.jar...
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2021-07-16 09:36:45
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Memory Limits for Windows and Windows Server Releases 2018/05/31 9 分钟阅读时长 https://docs.microsoft.com/zh-cn/windows/desktop/Memory/memory-limits-for-wi
原创
2021-08-24 09:58:08
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最近项目在用kylin，在搭建开发环境和测试环境后，然后在kylin上建cube，kylin建cube实际就是调用集群的MR跑任务(也可以调用spark作为引擎)，在数据量小或者维度(kylin里面的一个概念)少的时候没问题，后来数据量大或维度多了，就经常出现OOM的问题。 其实一开始就知道是并行度过高的问题，也尝试过在kylin里面调试，但并没有用。后来通过jps查看yarnchild个
1. 原因“堆” （heap）是一块连续的虚拟地址空间（Virtual Address Space)。用户常用malloc 和 free来申请和释放所需要的空间。 堆经过malloc,free等操作后，堆内产生了很多碎片。碎片的大小一般是物理页的整数倍。通常，用户可使用的地址空间为2到3G，空间包括了代码段、数据段、堆栈、和共享库所需的空间，其中堆占用的空间最大。但是随着碎片数量逐步增加，如果堆中
