# 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
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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
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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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原生的启用nodemanager报错如下cat /var/log/hadoop/hadoop-root-nodemanager-cd-cp-standby20.wxxdc.log 2022-08-18 15:12:57,355 INFO org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.NodeManager: STARTUP_MSG: /************
原创
2022-08-18 21:40:52
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## 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
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# 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
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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
（作者：陈玓玏 )spark-sql任务跑着跑着，碰到一个bug：Container on host: was preempted又是一个新鲜的bug呢！！一通查资料，得出一个初步结论：因为我的任务，其中有task占用的内存太大，而我们的yarn又是使用的公平调度机制，当有新任务来的时候，我的task对应的容器就会被别的任务抢占。于是就简单了解下yarn的公平调度机制。yarn有先入先出调度器
## 如何实现"Spark Container Executor Task"
### 前言
在开始之前，我们先来了解一下什么是"Spark Container Executor Task"。在Spark中，Container是指运行在集群上的一个进程，而Executor是指在一个Container中运行的一个任务。"Spark Container Executor Task"的实现是为了在Sp
如何实现“hive on spark container executor”
### 1. 介绍
在介绍具体实现步骤之前，我们先来了解一下“hive on spark container executor”的概念和作用。
Hive是一款基于Hadoop的数据仓库工具，用于对大规模数据进行查询和分析。而Spark是一个快速通用的大数据处理引擎，可以通过它来执行Hive查询，实现更高效的数据处理。
## Spark任务的Driver和Executor
在Spark中，任务的执行依赖于两个重要的组件：Driver和Executor。Driver负责整个应用程序的控制流程，而Executor负责实际的任务执行。在Spark应用程序运行时，Driver会与集群中的Executor进行通信，协调任务的执行。
### Driver
Driver是Spark应用程序的主要组件，负责以下几个重要的任
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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# Spark Driver 创建 Executor 过程
Apache Spark 是一个广泛使用的大数据处理框架，它通过将任务分解成多个小任务并在集群中并行执行来提高计算效率。在 Spark 中，Driver 程序负责协调整个计算过程，而 Executor 则负责执行具体的任务。本文将详细介绍 Spark Driver 创建 Executor 的过程，并提供代码示例。
## 1. Spar
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
在Kubernetes（K8S）中，Pod是最小的调度单元，它可以包含一个或多个容器。当我们部署一个Pod时，我们可能会遇到容器处于等待状态的情况。这时就需要了解“kube_pod_container_status_waiting_reason”这个关键词来获取容器等待的具体原因。本文将介绍如何使用该关键词来获取容器等待的原因，并如何解决这些问题。
**整体流程**
下面是使用“kube_po
答案写在最前面：Job的最大并行度除以每个TaskManager分配的任务槽数。问题在Flink 1.5 Release Notes中，有这样一段话，直接上截图。 这说明从1.5版本开始，Flink on YARN时的容器数量——亦即TaskManager数量——将由程序的并行度自动推算，也就是说flink run脚本的-yn/--yarncontainer参数不起作用了。那
Container是nodemanager虚拟出来的容器，用来运行task任务的，调优维度是memory+vcore 如何优化Container参数？？假设128G,16个物理core的服务器1、装完Centos，消耗内存1G2、系统预留15%-20%内存（大概26G,其中包含Centos系统占用的1G内存），用来防止全部使用导致系统夯住和oom机制，或者给未来部署组件预留点空间。3、假
YARN是一个集群资源的管理与任务调度的分布式框架 Yarn的组件架构： &nbs
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2023-08-10 09:28:05
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WARN TaskSetManager: Lost task 44.0 in stage 1368.0 (TID 17283, 172.19.32.66, executor 1): Executcutor heartbeat timed o...
原创
2023-05-11 10:28:25
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