<think>
首先，用户的问题是关于解决YarnClusterSche
duler报错："
Lost executor 1747
on bigdata - nmg - hdp666
1.nmg0
1.diditaxi
.com
: C
ontainer killed by YARN for exceeding physical memory limits
. C
onsider boosting
spark.executor.memoryOverhead
." 用户提供了几个引用，这些引用描述了类似的问题，都是YARN容器因超出内存限制而被杀死的错误。
关键错误信息：
- "C
ontainer killed by YARN for exceeding physical memory limits
."
- 建议："C
onsider boosting
spark.executor.memoryOverhead
."
用户引用的内容：
- [^
1]
: C
ontainer killed by YARN for exceeding memory limits
. 60
.1 GB of 55 GB physical memory used
. 建议增加
spark.yarn
.executor.memoryOverhead或禁用yarn
.nodemanager
.vmem-check-enabled。
- [^2]
: 类似错误，
19.0 GB of
19 GB，建议相同。
- [^3]
: 类似错误，25
.8 GB of 25
.5 GB。
- [^4]
: 类似错误，
18 GB of
18 GB。
- [^5]
: 在Amaz
on EMR上处理
Spark错误。
这些引用都指向同一个根本原因：YARN容器的物理内存使用超出了限制，导致容器被杀死。建议是增加
spark.executor.memoryOverhead或调整YARN配置。
用户的具体错误提到："exceeding physical memory limits"，而不是虚拟内存（vmem）。在引用中提到，因为YARN-47
14，建议禁用yarn
.nodemanager
.vmem-check-enabled来解决虚拟内存检查问题。但在这个错误中，是物理内存超出，所以焦点应该在增加内存开销上。
在Apache
Spark中，
executor的内存由两部分组成：
-
spark.executor.memory：设置JVM堆大小。
-
spark.executor.memoryOverhead：设置额外内存用于堆外操作（如直接缓冲区、JVM自身）。
总内存 =
spark.executor.memory +
spark.executor.memoryOverhead。
YARN根据总内存设置容器的物理内存限制。如果实际内存使用超过这个限制，YARN就会杀死容器。
用户错误中提到："C
onsider boosting
spark.executor.memoryOverhead
." 这表明当前设置的内存开销不足。
解决方案应该包括：
1. 增加
spark.executor.memoryOverhead。
2
. 如果问题是由于虚拟内存检查，可以考虑禁用yarn
.nodemanager
.vmem-check-enabled（但用户错误是物理内存，所以这可能不是优先）。
3
. 其他优化，如调整
Spark应用程序以减少内存使用。
基于引用和标准
Spark知识：
- 引用[^
1], [^2], [^3], [^4] 都建议增加memoryOverhead或禁用vmem-check。
- 引用[^5] 是关于Amaz
on EMR的特定排查，但原理相同。
制定回答：
- 回答结构清晰，解释问题。
- 提供逐步解决方案。
- 使用中文，如系统指令。
- 添加引用标识。
- 生成相关问题。
回答结构：
1. **解释问题**：描述为什么发生这个错误。
2
. **根本原因**：YARN容器物理内存超过限制。
3
. **解决方案**：
- 增加
spark.executor.memoryOverhead。
- 考虑调整其他
Spark配置。
- 如果适用，禁用vmem-check（但基于错误，物理内存是问题）。
4
. **示例**：给出代码或配置示例。
5
. **预防措施**：如何避免类似问题。
6
. **生成相关问题**：末尾添加相关问题。
确保LaTeX语法正确：用户提到行内数学表达式用$
...$，独立公式用$$
...$$。在这个上下文中，可能不需要数学公式，但如果有数字配置，可以提及。
最终回答应参考用户提供的引用。
关键步骤：
- 增加
spark.executor.memoryOverhead。例如，设置为
executor memory的
10-20%。
- 监控内存使用来调整。
- 在
Spark提交命令或配置中设置。
用户错误中指定："
spark.executor.memoryOverhead"，所以使用这个属性。
在引用中，提到
spark.yarn
.executor.memoryOverhead，但根据
Spark文档，
spark.executor.memoryOverhead是标准属性（对于YARN）。
Spark属性：
- 对于YARN，
spark.executor.memoryOverhead用于设置额外内存。
- 有时写成
spark.yarn
.executor.memoryOverhead是为了明确，但在最新版本中是
spark.executor.memoryOverhead。
在回答中，使用
spark.executor.memoryOverhead。
禁用虚拟内存检查：
- yarn
.nodemanager
.vmem-check-enabled：设置为false可以避免虚拟内存问题（YARN-47
14），但用户错误是物理内存，所以优先增加overhead。
生成相关问题：
- 如系统示例，生成2-3个相关问题。
完整回答：
</think>
### 解决YARN报错“C
ontainer killed for exceeding physical memory limits”的方法
您遇到的错误信息是：`
Lost executor 1747
on bigdata - nmg - hdp666
1.nmg0
1.diditaxi
.com
: C
ontainer killed by YARN for exceeding physical memory limits
. C
onsider boosting
spark.executor.memoryOverhead`。这个问题源于Apache
Spark在YARN集群上运行时，
Executor容器的实际物理内存使用超出了YARN设置的限制（由`
spark.executor.memory`和`
spark.executor.memoryOverhead`共同定义），导致YARN强制杀死容器[^
1][^2][^3]。根本原因是内存开销不足，堆外内存（如JVM自身、直接缓冲区或本地代码）消耗未被充分预留。
以下是详细的解决方案，基于Apache
Spark和YARN的最佳实践（参考您提供的引用）。我将引导您逐步解决问题，确保配置安全可靠。
#### 步骤
1: 增加`
spark.executor.memoryOverhead`
这是最直接有效的方案。`
spark.executor.memoryOverhead`为堆外内存预留额外空间（默认为`
spark.executor.memory`的
10%，最小384MB）。错误建议您提升此值，因为实际内存使用接近或超过限制（如引用中出现的60
.1 GB of 55 GB、
19.0 GB of
19 GB等[^
1][^2]）。
- **如何设置**：
- 计算建议值：通常设置为`
spark.executor.memory`的
10-20%。例如，如果`
spark.executor.memory=
10g`，则`memoryOverhead`可设为`2g`（即20%）。
- 在
Spark提交命令中添加配置：
```bash
spark-submit \
--c
onf "
spark.executor.memoryOverhead=2g" \
--c
onf "
spark.executor.memory=
10g" \
... # 其他参数
```
- 或在`
spark-defaults
.c
onf`文件中添加：
```
spark.executor.memoryOverhead 2g
spark.executor.memory
10g
```
- **监控调整**：运行任务后，检查YARN日志或使用
Spark UI监控实际内存使用。如果错误仍出现，逐步增加`memoryOverhead`（例如每次增加0
.5g），直到稳定。
- **为什么有效**：此配置增加了YARN容器的物理内存上限，避免了因堆外内存溢出导致的容器被杀[^
1][^3][^4]。引用[^4]强调，这是处理“exceeding physical memory limits”的核心优化。
#### 步骤2
: 调整其他
Spark配置（可选，优化内存使用）
如果增加`memoryOverhead`后问题未完全解决，或需减少资源浪费，可优化任务本身：
- **减少每个
Executor的核数**：降低并发度，减轻内存压力。
```bash
--c
onf "
spark.executor.cores=2" # 默认
1-5，根据集群调整
```
- **启用动态分配**：让
Spark自动调整
Executor数量。
```bash
--c
onf "
spark.dynamicAllocati
on.enabled=true"
--c
onf "
spark.shuffle
.service
.enabled=true"
```
- **调优数据序列化**：切换到Kryo序列化减少内存占用。
```bash
--c
onf "
spark.serializer=org
.apache
.spark.serializer
.KryoSerializer"
```
#### 步骤3
: 禁用YARN虚拟内存检查（谨慎使用）
错误提到物理内存限制，但引用[^
1][^2][^3]提到虚拟内存问题（YARN-47
14）。如果集群允许，且物理内存已足够，可关闭虚拟内存检查以防止误杀：
- **修改YARN配置**：
1. 在集群的`yarn-site
.xml`文件中添加：
```xml
<property>
<name>yarn
.nodemanager
.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
```
2
. 重启YARN服务（如通过Ambari或手动）。
- **注意**：此操作会禁用虚拟内存监控，仅推荐在物理内存是主要瓶颈时使用（与您的错误相符），否则可能掩盖真实问题[^
1][^5]。
#### 步骤4
: 监控与验证
- **监控工具**：
- 使用
Spark UI查看
Executor内存使用（`http
://<driver-node>
:4040`）。
- 检查YARN日志：`yarn logs -applicati
onId <your-app-id>`。
- **预期结果**：调整后，容器应稳定运行。引用[^5]中在Amaz
on EMR上的案例表明，类似配置解决了“C
ontainer killed”错误。
#### 预防措施
- **基准测试**：在任务前用小数据集测试内存使用。
- **参数标准化**：设置`memoryOverhead`为固定比例（如
15%），避免手动估算。
- **集群资源评估**：确保集群节点物理内存足够，避免超分配（如引用[^3]中25
.8 GB超出25
.5 GB）。
通过上述步骤，错误应得到解决。如果问题持续，建议检查应用程序代码（如内存泄漏或高消耗操作），或提供更多日志以进一步分析。
本文解决了一个常见的Spark运行错误，即由于SPARK_DRIVER_MEMORY或SPARK_EXECUTOR_MEMORY设置不当导致的任务调度失败问题。通过调整spark-env.sh文件中的内存配置，可以有效避免因内存不足引发的任务丢失。
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