Question

我在Yarn上运行Spring Cloud Tasks简单的任务工作正常，但运行更大的任务需要更多资源我得到“容器超出物理内存”错误：

onContainerCompleted:ContainerStatus: [ContainerId: 
container_1485796744143_0030_01_000002, State: COMPLETE, Diagnostics: Container [pid=27456,containerID=container_1485796744143_0030_01_000002] is running beyond physical memory limits. Current usage: 652.5 MB of 256 MB physical memory used; 5.6 GB of 1.3 GB virtual memory used. Killing container.
Dump of the process-tree for container_1485796744143_0030_01_000002 :
        |- PID PPID PGRPID SESSID CMD_NAME USER_MODE_TIME(MILLIS) SYSTEM_TIME(MILLIS) VMEM_USAGE(BYTES) RSSMEM_USAGE(PAGES) FULL_CMD_LINE
        |- 27461 27456 27456 27456 (java) 1215 126 5858455552 166335 /usr/lib/jvm/java-1.8.0/bin/java -Dserver.port=0 -Dspring.jmx.enabled=false -Dspring.config.location=servers.yml -jar cities-job-0.0.1.jar --spring.datasource.driverClassName=org.h2.Driver --spring.datasource.username=sa --spring.cloud.task.name=city2 --spring.datasource.url=jdbc:h2:tcp://localhost:19092/mem:dataflow 
        |- 27456 27454 27456 27456 (bash) 0 0 115806208 705 /bin/bash -c /usr/lib/jvm/java-1.8.0/bin/java  -Dserver.port=0 -Dspring.jmx.enabled=false -Dspring.config.location=servers.yml -jar cities-job-0.0.1.jar --spring.datasource.driverClassName='org.h2.Driver' --spring.datasource.username='sa' --spring.cloud.task.name='city2' --spring.datasource.url='jdbc:h2:tcp://localhost:19092/mem:dataflow' 1>/var/log/hadoop-yarn/containers/application_1485796744143_0030/container_1485796744143_0030_01_000002/Container.stdout 2>/var/log/hadoop-yarn/containers/application_1485796744143_0030/container_1485796744143_0030_01_000002/Container.stderr

我尝试在DataFlow的server.yml设置中调整选项：

spring:
 deployer:
   yarn:
     app:
       baseDir: /dataflow
       taskappmaster:
         memory: 512m
         virtualCores: 1
         javaOpts: "-Xms512m -Xmx512m"
       taskcontainer:
         priority: 1
         memory: 512m
         virtualCores: 1
         javaOpts: "-Xms256m -Xmx512m"

我发现taskappmaster内存更改是可见的（YARN中的AM容器设置为此值），但taskcontainer内存选项没有变化 - 创建的Cloud Task的每个容器只有256 mb，这是YarnDeployer的默认选项。

对于此server.yml，预期结果是为Application Master和Application Container分配2个容器，512个容器。但YARN为应用程序主机分配了2个容器512，为应用程序分配了256个容器。

我不认为这个问题与YARN错误的选项有关，因为Spark应用程序可以正常地抓住GB的内存。

我的一些YARN设置：

mapreduce.reduce.java.opts -Xmx2304m
mapreduce.reduce.memory.mb 2880
mapreduce.map.java.opts -Xmx3277m
mapreduce.map.memory.mb 4096
yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio 5
yarn.nodemanager.vmem-check-enabled false
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 32
yarn.nodemanager.resource.memory-mb 11520

我的Hadoop运行时是EMR 4.4.0，我还必须将默认java更改为1.8。

Answer 1

HDFS中的清理/数据流目录解决了问题，删除此目录后，Spring DataFlow上传了所有需要的文件。另一种方法是自己删除文件并上传新文件。

Spring DataFlow纱线 - 容器超出物理内存

1 个答案: