实战解决 spark executor 被yarn杀掉的问题

公司同事的文

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spark的任务，在运行期间executor总是挂掉。刚开始觉得是数据量太大executor内存不够。但是估算了数据量，觉得不应该出现内存不够。于是，首先尝试通过jvisualvm观察executor的内存分布：

老年代还没填满，进程就会出现挂掉的情况，所以并不是jvm级别的OOM。
仔细检查对应NodeManager的日志，发现如下日志：

WARN org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.monitor.ContainersMonitorImpl: Container [pid=1151,containerID=container_1578970174552_5615_01_
000003] is running beyond physical memory limits. Current usage: 4.3 GB of 4 GB physical memory used; 7.8 GB of 8.4 GB virtual memory used. Killing container.
Dump of the process-tree for container_1578970174552_5615_01_000003 :
        |- PID PPID PGRPID SESSID CMD_NAME USER_MODE_TIME(MILLIS) SYSTEM_TIME(MILLIS) VMEM_USAGE(BYTES) RSSMEM_USAGE(PAGES) FULL_CMD_LINE
        |- 1585 1175 1585 1151 (python) 50 67 567230464 8448 python -m pyspark.daemon
        |- 1596 1585 1585 1151 (python) 1006 81 1920327680 303705 python -m pyspark.daemon
        |- 1175 1151 1151 1151 (java) ...
        |- 1151 1146 1151 1151 (bash) ...
INFO org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.monitor.ContainersMonitorImpl: Memory usage of ProcessTree 1152 for container-id container_1578
970174552_5615_01_000004: 4.3 GB of 4 GB physical memory used; 7.8 GB of 8.4 GB virtual memory used

日志说，某个container的进程占用物理内存超过的阈值，yarn将其kill掉了。并且这个内存的统计是基于Process Tree的，我们的spark任务会启动python进程，并将数据通过pyspark传输给python进程，换句话说数据即存在jvm，也存在python进程，如果按照进程树统计，意味着会重复至少两倍。很容易超过“阈值”。

在yarn中，NodeManager会监控container的资源占用，为container设置物理内存和虚拟内存的上限，当超过以后，会kill container。

虚拟内存上限 = 物理内存上限 x yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio(默认是2.1)

通过设置两个开关可以关闭检查，但注意要设置到NodeManager上：

  yarn.nodemanager.pmem-check-enabled 
  false
  Whether physical memory limits will be enforced for containers.

# 虚拟内存检查

  yarn.nodemanager.vmem-check-enabled
  false
  Whether virtual memory limits will be enforced for containers.

还有一种情况跟spark自身内存设置有关系，参考：

https://www.jianshu.com/p/ceee2d5990f8 Spark on Yarn 为什么出现内存超界container被kill