解决YARN-CLUSTER模式的JVM栈内存溢出无法执行问题_大数据培训

发布时间:2021年01月14日作者:atguigu浏览次数:571

故障排除解决YARN-CLUSTER模式的JVM栈内存溢出无法执行问题
YARN-cluster模式的运行原理如下图所示:

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图4-1 YARN-client模式运行原理
当Spark作业中包含SparkSQL的内容时,可能会碰到YARN-client模式下可以运行,但是YARN-cluster模式下无法提交运行(报出OOM错误)的情况。
YARN-client模式下,Driver是运行在本地机器上的,Spark使用的JVM的PermGen的配置,是本地机器上的spark-class文件,JVM永久代的大小是128MB,这个是没有问题的,但是在YARN-cluster模式下,Driver运行在YARN集群的某个节点上,使用的是没有经过配置的默认设置,PermGen永久代大小为82MB。
SparkSQL的内部要进行很复杂的SQL的语义解析、语法树转换等等,非常复杂,如果sql语句本身就非常复杂,那么很有可能会导致性能的损耗和内存的占用,特别是对PermGen的占用会比较大。
所以,此时如果PermGen的占用好过了82MB,但是又小于128MB,就会出现YARN-client模式下可以运行,YARN-cluster模式下无法运行的情况。
解决上述问题的方法时增加PermGen的容量,需要在spark-submit脚本中对相关参数进行设置,设置方法如代码清单4-2所示。
代码清单4-2 配置
–conf spark.driver.extraJavaOptions=”-XX:PermSize=128M -XX:MaxPermSize=256M”
通过上述方法就设置了Driver永久代的大小,默认为128MB,最大256MB,这样就可以避免上面所说的问题。

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