spark堆外内存的设置

MemoryOverhead是JVM进程中除Java堆以外占用的空间大小，包括方法区（永久代）、Java虚拟机栈、本地方法栈、JVM进程本身所用的内存、直接内存（Direct Memory）等。通过spark.yarn.executor.memoryOverhead设置，单位MB。

相关源码：

 //yarn/common/src/main/scala/org/apache/spark/deploy/yarn/YarnSparkHadoopUtil.scala
   val MEMORY_OVERHEAD_FACTOR = 0.07
   val MEMORY_OVERHEAD_MIN = 384

 //yarn/common/src/main/scala/org/apache/spark/deploy/yarn/YarnAllocator.scala
   protected val memoryOverhead: Int = sparkConf.getInt("spark.yarn.executor.memoryOverhead",
     math.max((MEMORY_OVERHEAD_FACTOR * executorMemory).toInt, MEMORY_OVERHEAD_MIN))
 ......
       val totalExecutorMemory = executorMemory + memoryOverhead
       numPendingAllocate.addAndGet(missing)
       logInfo(s"Will allocate $missing executor containers, each with $totalExecutorMemory MB " +
         s"memory including $memoryOverhead MB overhead")

 

三、相关问题

如果用于存储RDD的空间不足，先存储的RDD的分区会被后存储的覆盖。当需要使用丢失分区的数据时，丢失的数据会被重新计算

如果Java堆或者永久代的内存不足，则会产生各种OOM异常，executor会被结束。spark会重新申请一个container运行executor。失败executor上的任务和存储的数据会在其他executor上重新计算。

如果实际运行过程中ExecutorMemory+MemoryOverhead之和（JVM进程总内存）超过container的容量。YARN会直接杀死container。executor日志中不会有异常记录。spark同样会重新申请container运行executor。

在Java堆以外的JVM进程内存占用较多的情况下，应该将MemoryOverhead设置为一个足够大的值，应该将MemoryOverhead设置为一个足够大的值，以防JVM进程因实际占用的内存超标而被kill。如果默认值（math.max((MEMORY_OVERHEAD_FACTOR *executorMemory).toInt,MEMORY_OVERHEAD_MIN）不够大，可以通过spark.yarn.executor.memoryOverhead手动设置一个更大的值。