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. Killing container。

2.分析解决

      看报错日志，显示说是内存不够，container分配的2g物理内存已经使用完了，另外虚拟内存4.2g已经使用了3.9g。所以任务被杀死。网上找了一些问题的排查，比如说调整增加了map和reduce的内存，，设置虚拟内存的比率，取消虚拟内存的检查等等，但是其实好多都没有用，要具体问题具体分析。下面具体分析一下。

 1.查看大数据集群配置为每个container分配到内存的区间，从下面参数的结果可知，我们公司yarn的配置为每个container可申请的内存区间是1g-8g之间。具体每个container实际分配多少内存要看实际平台资源的负载情况 ，以及任务的优先级等因素。甚至有种方法说增加下面set yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 参数的值，即将每个container的分配内存区间值调大。但是实际上这个值要通过yarn-site.xml文件进行配置，并且需要重启集群才会生效，而实际开发中，这种方法不太可能实现。

1.查看yarn为每个container分配的内存区间
hive>set yarn.scheduler.minimum-allocation-mb;
    yarn.scheduler.minimum-allocation-mb=1024
hive>set yarn.scheduler.maximum-allocation-mb;
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb=8192

  2.从下面看到集群的配置为每个maptask和reduce task可使用的内存大下默认为2g。所以这个时候，如果是因为平台资源紧张造成部分任务因内存不够而失败（之前很多时候可以正常跑成功的任务）。这时候单方面调大mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb的值没有任何意义，因为尽管每个container可以分配的内存是1-8g，但现在因为集群资源紧张可能分配的内存很小，比如小于2个g，那么你在调大运行在container上到map和reduce可使用内存，没有任何意义。有一种情况调大mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb的值有用，那就是平台资源很丰富，每个container实际分配的内存很大，比如6个g。这样会加快程序的运行，但值太大也会造成资源的浪费。

1.查看每个map,reduce默认使用内存的配置大小
hive>set mapreduce.map.memory.mb;
     mapreduce.map.memory.mb=2048
hive>set mapreduce.reduce.memory.mb;
mapreduce.reduce.memory.mb=2048

3.增加虚拟内存的虚拟化比率

 通过下面可知，默认每个maptask和reudcetask虚拟化的内存比例是2.1。这里公司集群每个map,reduce设置的默认内存使用大小为2g。所以虚拟内存最大2.1*2=4.2g（上面报错4.2g的来源：3.9 GB of 4.2 GB virtual memory used.），而且这个参数也是通过yarn-site.xml进行配置。其实实际开发中可以对应的配置大些。

hive (default)> set yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio;
yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio=2.1

4. 配置yarn不内存检查

 通过yarn-site.xml文件将yarn.nodemanager.vmem-check-enabled设置为false,然后重启集群。但是这种不建议，可能会造成内存泄露。

hive (default)> set yarn.nodemanager.vmem-check-enabled;
yarn.nodemanager.vmem-check-enabled=true

5.增加map和reduce的个数

      很显然，此举是将每个map和reduce的工作量降小了，可以起到一定作用。一般maptask的个数由文件大小，切片信息等确定，而reduce的个数由最终需要聚合的结果决定，如果增加过多，会产生多个小文件。

       1.增加map的个数，可以通过设置切片信息大小，因为一般一个切片启动一个maptask。如下公司每个block的大小是128Mb，所以我们可以将   set mapred.max.split.size 成64Mb.这样一个块用两个task执行。

hive>set dfs.block.size;
    dfs.block.size=134217728

     2.增加reduce数量 可以通过：set  hive.exec.reducers.bytes.per.reducer配置

6.所以分析了一下，实际公司开发中，配到这种情况，重启集群也不太靠谱的情况下，只能检查优化一下自己的程序了。

    1.一般可以给任务设置失败重试次数，自动多试几次可能会成功。

    2.检查程序是否有数据倾斜的问题，一般来说大多数这种情况都是数据倾斜造成的。除非是公司的集群参数配置的不合理，那么可以修改一下，适当按照上面的情况增加一下值。