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[YARN] 2.2 GB of 2.1 GB virtual memory used. Killing container.

Spark程序在yarn的集群运行,出现 Current usage: 105.9 MB of 1 GB physical memory used; 2.2 GB of 2.1 GB virtual memory used. Killing Container. 错误. 我的运行环境是虚拟机,每个虚拟机分配1G的物理内存.但是这个错误跟物理内存无关,是虚拟内存超了. 解决方法: 在etc/Hadoop/yarn-site.xml文件中,修改检查虚拟内存的属性为false,如下: <propert…

spark运行任务报错：Container [...] is running beyond physical memory limits. Current usage: 3.0 GB of 3 GB physical memory used; 5.0 GB of 6.3 GB virtual memory used. Killing container.

spark版本:1.6.0 scala版本:2.10 报错日志: Application application_1562341921664_2123 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1562341921664_2123_000002 exited with exitCode: -104 For more detailed output, check the application tracking page: http://w…

hadoop的job执行在yarn中内存分配调节————Container [pid=108284,containerID=container_e19_1533108188813_12125_01_000002] is running beyond virtual memory limits. Current usage: 653.1 MB of 2 GB physical memory used

实际遇到的真实问题,解决方法: 1.调整虚拟内存率yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio (这个hadoop默认是2.1) 2.调整map与reduce的在AM中的大小大于yarn里RM可分配的最小值yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 大小因为在Container中计算使用的虚拟内存来自 map虚拟内大小=max(yarn.scheduler.minimum-allocation-mb,mapreduce.map.memory.mb…

Kafka：ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建（十三）kafka+spark streaming打包好的程序提交时提示虚拟内存不足（Container is running beyond virtual memory limits. Current usage: 119.5 MB of 1 GB physical memory used; 2.2 GB of 2.1 G）

异常问题:Container is running beyond virtual memory limits. Current usage: 119.5 MB of 1 GB physical memory used; 2.2 GB of 2.1 GB virtual memory used. Killing container. spark-submit提交脚本: [spark@master work]$ more submit.sh #! /bin/bash jars="" for…

is running beyond physical memory limits. Current usage: 2.0 GB of 2 GB physical memory used; 2.6 GB of 40 GB virtual memory used

昨天使用hadoop跑五一的数据,发现报错: Container [pid=,containerID=container_1453101066555_4130018_01_000067] GB physical memory used; GB virtual memory used. Killing container. 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: 在运行hive sql前加上 : (map) 或者 (red…

Spark- Spark Yarn模式下跑yarn-client无法初始化SparkConext,Over usage of virtual memory

在spark yarn模式下跑yarn-client时出现无法初始化SparkContext错误. // :: INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1428293579539_0001_m_000003_0, Status : FAILED Container [pid=,containerID=container_1428293579539_0001_01_000005] GB physical memory used; 2.6 GB of 2.1 GB…

（三）Spark-Hadoop集群搭建-Java&Python版Spark

Spark-Hadoop集群搭建 视频教程: 1.优酷 2.YouTube 配置java 启动ftp [root@master ~]# /etc/init.d/vsftpd restart 关闭 vsftpd:                                                     [失败] 为 vsftpd 启动 vsftpd:                                               [确定] 默认情况下 root不允许使用f…

4.安装hive

  下载安装包并解压安装元数据库配置hive添加hvie环境变量修改hive-env.sh修改hive配置文件初始化metastore使用hive cli配置hivemestore配置hiveserver2连接使用beeline服务器配置和客户端配置 本系列的前几篇目录都是快速安装环境,因为我在家需要一套环境来学习.更详细的教程请看. 下载安装包并解压 到http://hive.apache.org/downloads.html 下载安装包,这里选择2.1.1版本. 以hive用户解压到/opt…

hadoop问题集(1)

    参考: http://dataunion.org/22887.html 1.mapreduce_shuffle does not exist 执行任何时报错: Container launch failed for container_1433170139587_0005_01_000002 : org.apache.hadoop.yarn.exceptions.InvalidAuxServiceException:The auxService:mapreduce_shuffle doe…

hbase 二级索引创建

在单机上运行hbase 二级索引: import java.io.IOException; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Set; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; impo…