Hadoop作业JVM堆大小设置优化

https://www.iteblog.com/archives/981

Container is running beyond memory limitshttp://stackoverflow.com/questions/21005643/container-is-running-beyond-memory-limits`　　

[hadoop] - Container [xxxx] is running beyond physical/virtual memory limits. http://www.cnblogs.com/liuming1992/p/5040262.html

当运行mapreduce的时候，有时候会出现异常信息，提示物理内存或者虚拟内存超出限制，默认情况下：虚拟内存是物理内存的2.1倍。异常信息类似如下：

Container [pid=13026,containerID=container_1449820132317_0013_01_000012] is running beyond physical memory limits. Current usage: 1.0 GB of 1 GB physical memory used; 1.7 GB of 2.1 GB virtual memory used. Killing container. Dump of the process-tree for container_1449820132317_0013_01_000012 : |- PID PPID PGRPID SESSID CMD_NAME USER_MODE_TIME(MILLIS) SYSTEM_TIME(MILLIS) VMEM_USAGE(BYTES) RSSMEM_USAGE(PAGES) FULL_CMD_LINE |- 13044 13026 13026 13026 (java) 4479 494 1696595968 271631 /home/hadoop/cdh5.2.4/jdk1.7.0_79/bin/java -Djava.net.preferIPv4Stack=true -xxx

我们可以看到该异常信息是提示物理内存超过限制，但是通过我们查看代码我们发现我们最终使用的内存没有达到1G，只有500M-。（具体原因没有细查）最终我们发现影响这个代码执行的参数分别是：

参数	默认值	描述
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	1024	每个container请求的最低jvm配置，单位m。如果请求的内存小于该值，那么会重新设置为该值。
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	8192	每个container请求的最高jvm配置，单位m。如果大于该值，会被重新设置。
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	8192	每个nodemanager节点准备最高内存配置，单位m
yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio	2.1	虚拟内存和物理内存之间的比率，如果提示virtual memory limits的时候，可以将该值调大。
yarn.nodemanager.pmem-check-enabled	true	是否进行物理内存限制比较，设置为false，不会进行大小的比较
yarn.nodemanager.vmem-check-enabled	false	是否进行虚拟内存限制比较。
mapreduce.map.memory.mb	1024	map内存申请大小，单位m
mapreduce.reduce.memory.mb	1024	reduce内存申请大小，单位m
mapred.child.java.opts	-Xmx200	map/reduce执行参数设置，可以参数Hadoop Mapreduce Error: GC overhead limit exceeded

针对该异常信息，有多种方式进行解决：

第一种：

　　直接将yarn.nodemanager.pmem-check-enabled和yarn.nodemanager.vmem-check-enabled设置为false，那么可以杜绝异常信息的产生。

第二种：

　　如果异常信息提示的是virtual memory不够，那么可以将yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio参数改大，那么也可以避免异常信息的产生。

第三种：

　　修改mapreduce参数，设置修改如下：

　　mapreduce.map.memory.mb = (1~2倍) * yarn.scheduler.minimum-allocation-mb

　　mapreduce.reduce.memory.mb = (1~4倍) * yarn.scheduler.minimum-allocation-mb

　　1. mapred.child.java.opts = -XmxTm(T数字要小于map和reduce的设置value)

　　2. mapreduce.map.java.opts=-Xmx(<mapreduce.map.memory.mb)m

　　 mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx(<mapreduce.reduce.memory.mb)m

　　总结：最终运行参数给定的jvm堆大小必须小于参数指定的map和reduce的memory大小，最好为70%以下。

hadoop源码涉及到地方：

1. org.apache.hadoop.mapred.MapReduceChildJVM.getChildJavaOpts

2. org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.monitor.ContainersMonitorImpl.MonitoringThread.run()<398-465行>(进行内存限制判断)

3. org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.container.ContainerImpl.LaunchTransition.transition()<647-658行>(进行物理内存和虚拟内存大小限制计算和赋值)

　　物理内存大小其实就是mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb的一个大小值

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mapred.child.java.opts:当需要处理超大数据（mapper大于10？）最好将值设置成-Xmx1024m或者更高(-Xmx2048m)才能避免出现“核心已转储”这种jvm内存溢出的错误！！

http://slaytanic.blog.51cto.com/2057708/1101360/

name	value	Description
hadoop.job.history.location		job历史文件保存路径，无可配置参数，也不用写在配置文件里，默认在logs的history文件夹下。
hadoop.job.history.user.location		用户历史文件存放位置
io.sort.factor	30	这里处理流合并时的文件排序数，我理解为排序时打开的文件数
io.sort.mb	600	排序所使用的内存数量，单位兆，默认1，我记得是不能超过mapred.child.java.opt设置，否则会OOM
mapred.job.tracker	hadoopmaster:9001	连接jobtrack服务器的配置项，默认不写是local，map数1，reduce数1
mapred.job.tracker.http.address	0.0.0.0:50030	jobtracker的tracker页面服务监听地址
mapred.job.tracker.handler.count	15	jobtracker服务的线程数
mapred.task.tracker.report.address	127.0.0.1:0	tasktracker监听的服务器，无需配置，且官方不建议自行修改
mapred.local.dir	/data1/hdfs/mapred/local, /data2/hdfs/mapred/local, ...	mapred做本地计算所使用的文件夹，可以配置多块硬盘，逗号分隔
mapred.system.dir	/data1/hdfs/mapred/system, /data2/hdfs/mapred/system, ...	mapred存放控制文件所使用的文件夹，可配置多块硬盘，逗号分隔。
mapred.temp.dir	/data1/hdfs/mapred/temp, /data2/hdfs/mapred/temp, ...	mapred共享的临时文件夹路径，解释同上。
mapred.local.dir.minspacestart	1073741824	本地运算文件夹剩余空间低于该值则不在本地做计算。字节配置，默认0
mapred.local.dir.minspacekill	1073741824	本地计算文件夹剩余空间低于该值则不再申请新的任务，字节数，默认0
mapred.tasktracker.expiry.interval	60000	TT在这个时间内没有发送心跳，则认为TT已经挂了。单位毫秒
mapred.map.tasks	2	默认每个job所使用的map数，意思是假设设置dfs块大小为64M，需要排序一个60M的文件，也会开启2个map线程，当jobtracker设置为本地是不起作用。
mapred.reduce.tasks	1	解释同上
mapred.jobtracker.restart.recover	true \| false	重启时开启任务恢复，默认false
mapred.jobtracker.taskScheduler	org.apache.hadoop.mapred. CapacityTaskScheduler org.apache.hadoop.mapred. JobQueueTaskScheduler org.apache.hadoop.mapred. FairScheduler	重要的东西，开启任务管理器，不设置的话，hadoop默认是FIFO调度器，其他可以使用公平和计算能力调度器
mapred.reduce.parallel.copies	10	reduce在shuffle阶段使用的并行复制数，默认5
mapred.child.java.opts	-Xmx2048m -Djava.library.path= /opt/hadoopgpl/native/ Linux-amd64-64	每个TT子进程所使用的虚拟机内存大小
tasktracker.http.threads	50	TT用来跟踪task任务的http server的线程数
mapred.task.tracker.http.address	0.0.0.0:50060	TT默认监听的httpIP和端口，默认可以不写。端口写0则随机使用。
mapred.output.compress	true \| false	任务结果采用压缩输出，默认false，建议false
mapred.output.compression.codec	org.apache.hadoop.io. compress.DefaultCodec	输出结果所使用的编解码器，也可以用gz或者bzip2或者lzo或者snappy等
mapred.compress.map.output	true \| false	map输出结果在进行网络交换前是否以压缩格式输出，默认false，建议true，可以减小带宽占用，代价是会慢一些。
mapred.map.output.compression.codec	com.hadoop.compression. lzo.LzoCodec	map阶段压缩输出所使用的编解码器
map.sort.class	org.apache.hadoop.util. QuickSort	map输出排序所使用的算法，默认快排。
mapred.hosts	conf/mhost.allow	允许连接JT的TT服务器列表，空值全部允许
mapred.hosts.exclude	conf/mhost.deny	禁止连接JT的TT列表，节点摘除是很有作用。
mapred.queue.names	ETL,rush,default	配合调度器使用的队列名列表，逗号分隔
mapred.tasktracker.map. tasks.maximum	12	每服务器允许启动的最大map槽位数。
mapred.tasktracker.reduce. tasks.maximum	6	每服务器允许启动的最大reduce槽位数

http://blog.csdn.net/lalaguozhe/article/details/9076895

前一阵子发现用户提交的Hive query和Hadoop job会导致集群的load非常高，经查看配置，发现很多用户擅自将mapred.child.Java.opts设置的非常大，比如-Xmx4096m(我们默认设置是-Xmx1024m), 导致了tasktracker上内存资源耗尽，进而开始不断swap磁盘上数据，load飙升

TaskTracker在spawn一个map/reduce task jvm的时候，会根据用户JobConf里面的值设定jvm的参数，然后写入一个taskjvm.sh文件中，然后调用Linux命令"bin/bash -c taskjvm.sh"来执行task，

mapred.child.java.opts就是设定jvm的参数之一，在新版本中已经标注Deprecateded，取而代之的是区分Map task和Reduce task的jvm opts，mapred.map.child.java.opts和mapred.reduce.child.java.opts(默认值为-Xmx200m)

当用户在不设该值情况下，会以最大1G jvm heap size启动task，有可能导致OutOfMemory，所以最简单的做法就是设大参数，并且由于这个值不是final，所以用户在自己的mapred-site.xml中可以覆盖默认值。但是如果很多用户都无限度设置的话，high load问题就来了。

其实在构造JVM Args的过程中，是有另外一个admin参数可以覆盖用户端设置的mapreduce.admin.map.child.java.opts, mapreduce.admin.reduce.child.java.opts

经测试，如果相同的jvm arg如果写在后面，比如"-Xmx4000m -Xmx1000m"，后面的会覆盖前面的，“-Xmx1000m”会最终生效，通过这种方式，我们就可以有限度的控制heap size了

终在mapred-site.xml中加上

<property>
      <name>mapreduce.admin.map.child.java.opts</name>
      <value>-Xmx1024m</value>
</property>
<property>
      <name>mapreduce.admin.reduce.child.java.opts</name>
      <value>-Xmx1536m</value>
</property>

posted @ 2016-11-07 13:04 wangq17 阅读(12948) 评论(0) 编辑收藏举报

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