spark 使用中Driver Executor 的默认jvm参数在yarn-client和yarn-cluster的区别

内存溢出问题

    在Spark中使用hql方法执行hive语句时，由于其在查询过程中调用的是Hive的获取元数据信息、SQL解析，并且使用Cglib等进行序列化反序列化，中间可能产生较多的class文件，导致JVM中的持久代使用较多，如果配置不当，可能引起类似于如下的OOM问题：

1. Exception in thread "Thread-2" java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space

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原因是实际使用时，如果用的是JDK1.6版本， Server模式的持久代默认大小是64M，Client模式的持久代默认大小是32M，而Driver端进行SQL处理时，其持久代的使用可能会达到90M，导致OOM溢出，任务失败。

解决方法就是在Spark的conf目录中的 spark-defaults.conf里，增加对Driver的JVM配置，因为Driver才负责SQL的解析和元数据获取。配置如下：

1. spark.driver.extraJavaOptions -XX:PermSize=128M -XX:MaxPermSize=256M   

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但是，上述情况是在yarn-cluster模式下出现，yarn-client模式运行时倒是正常的，原来在$SPARK_HOME/bin/spark-class文件中已经设置了持久代大小：

1. JAVA_OPTS="-XX:MaxPermSize=256m $OUR_JAVA_OPTS"
   

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当以yarn-client模式运行时，driver就运行在客户端的spark-submit进程中，其JVM参数是取的spark-class文件中的设置，所谓未出现持久代溢出现象。

    总结一下Spark中各个角色的JVM参数设置：   

(1)Driver的JVM参数：
-Xmx，-Xms，如果是yarn-client模式，则默认读取 spark-env文件中的SPARK_DRIVER_MEMORY值，-Xmx，-Xms值一样大小；如果是yarn-cluster模式，则读取的是spark-default.conf文件中的spark.driver.extraJavaOptions对应的JVM参数值。
PermSize，如果是yarn-client模式，则是默认读取spark-class文件中的JAVA_OPTS="-XX:MaxPermSize=256m $OUR_JAVA_OPTS"值；如果是yarn-cluster模式，读取的是spark-default.conf文件中的spark.driver.extraJavaOptions对应的JVM参数值。
GC方式，如果是yarn-client模式，默认读取的是spark-class文件中的JAVA_OPTS；如果是yarn-cluster模式，则读取的是spark-default.conf文件中的spark.driver.extraJavaOptions对应的参数值。
以上值最后均可被spark-submit工具中的--driver-java-options参数覆盖。

(2)Executor的JVM参数：
-Xmx，-Xms，如果是yarn-client模式，则默认读取spark-env文件中的SPARK_EXECUTOR_MEMORY值，-Xmx，-Xms值一样大小；如果是yarn-cluster模式，则读取的是spark-default.conf文件中的spark.executor.extraJavaOptions对应的JVM参数值。
PermSize，两种模式都是读取的是 spark-default.conf文件中的spark.executor.extraJavaOptions对应的JVM参数值。
GC方式，两种模式都是读取的是spark-default.conf文件中的spark.executor.extraJavaOptions对应的JVM参数值。

(3)Executor数目及所占CPU个数
如果是yarn-client模式，Executor数目由spark-env中的SPARK_EXECUTOR_INSTANCES指定，每个实例的数目由SPARK_EXECUTOR_CORES指定； 如果是yarn-cluster模式，Executor的数目由spark-submit工具的--num-executors参数指定，默认是2个实例，而每个Executor使用的CPU数目由--executor-cores指定，默认为1核。
每个Executor运行时的信息可以通过yarn logs命令查看到，类似于如下：

1. 14/08/13 18:12:59 INFO org.apache.spark.Logging$class.logInfo(Logging.scala:58): Setting up executor with commands: List($JAVA_HOME/bin/java, -server, -XX:OnOutOfMemoryError='kill %p', -Xms1024m -Xmx1024m , -XX:PermSize=256M -XX:MaxPermSize=256M -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:/tmp/spark_gc.log, -Djava.io.tmpdir=$PWD/tmp, -Dlog4j.configuration=log4j-spark-container.properties, org.apache.spark.executor.CoarseGrainedExecutorBackend, akka.tcp://spark@sparktest1:41606/user/CoarseGrainedScheduler, 1, sparktest2, 3, 1>, /stdout, 2>, /stderr)

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  其中，akka.tcp://spark@sparktest1:41606/user/CoarseGrainedScheduler表示当前的Executor进程所在节点，后面的1表示Executor编号，sparktest2表示ApplicationMaster的host，接着的3表示当前Executor所占用的CPU数目。