<think>好的，我现在需要帮助用户分析他们提供的Spark错误日志。首先，用户给出的日志中有多个ERROR和WARN条目，涉及到YarnScheduler和TaskSetManager。我需要逐步分解问题，找出可能的原因和解决方案。
首先，注意到错误信息中提到了“Lost executor 5
on dominos-usdp-v3-pro02”和“
Exit status
: 143”。同样的情况也出现在另一个节点dominos-usdp-v3-pro03上，executor 6丢失，同样的退出码
143。退出码
143通常表示容器被SIGTERM信号终止，即被外部请求杀死。日志中的诊断信息也提到“
Killed by external signal”，这进一步确认了这一点。
接下来，我需要考虑哪些原因会导致YARN容器被外部信号终止。可能的原因包括资源问题，比如内存或CPU超限。如果容器使用的内存超过了分配的限制，YARN的NodeManager可能会主动终止容器。这时候需要检查Spark的内存配置，比如executor内存、堆外内存等设置是否合理。
另一个可能性是节点本身的问题，比如硬件故障、磁盘空间不足、网络问题，或者节点被管理员手动下线（标记为bad node）。日志中提到了“
Container from a bad node”，这可能意味着YARN将该节点标记为不健康，从而终止其上的容器。需要检查集群的健康状态，特别是dominos-usdp-v3-pro02和pro03节点是否有问题。
此外，也有可能是Spark应用程序本身的错误，比如任务长时间无响应导致超时，或者任务频繁失败触发了容器终止。需要查看应用程序的日志，特别是失败任务的堆栈跟踪，看是否有代码层面的问题。
用户可能需要检查YARN的资源管理器界面，查看对应容器的详细日志，确认具体的错误信息。同时，检查Spark的配置，比如spark
.executor
.memory、spark
.executor
.memoryOverhead是否设置合理，是否存在内存不足的情况。另外，查看集群监控，看是否有节点资源耗尽的情况，比如CPU、内存或磁盘。
还有可能考虑是否是调度策略的问题，比如资源抢占或其他任务优先级导致当前任务被终止。需要确认集群中是否有其他高优先级任务在运行，或者资源分配策略是否合理。
总结下来，解决步骤可能包括：检查节点状态，确认是否被标记为不健康；检查资源使用情况，调整Spark内存配置；查看详细日志以确定具体原因；联系集群管理员确认是否有手动干预或节点维护。
最后，用户可能需要根据这些分析步骤逐步排查问题，确保资源配置合理，节点健康，并优化应用程序以避免资源超限。</think>这个错误日志表明Spark应用程序在YARN集群上运行时遇到了执行器（Executor）异常退出的问题。以下是分步骤分析及解决方案：
---
### **
1. 理解错误代码**
- **
Exit code 143**：表示容器被`SIGTERM`信号终止（
128 +
15 =
143）。通常由以下原因触发：
- 资源超限（如内存、CPU超出分配值）
- 节点被标记为`bad node`（不健康节点）
- 手动终止（如管理员操作或资源调度策略）
---
### **2
. 关键日志分析**
日志中以下信息需要重点关注：
```plaintext
Container killed on request. Exit code is 143
Killed by external signal
Container from a bad node
: container_e35_
... on host
: dominos-usdp-v3-pro02
```
表明YARN主动终止了容器，可能原因是：
1. 节点被标记为`bad node`（如磁盘故障、网络中断等）
2
. 资源超限（内存泄漏或配置不足）
---
### **3
. 常见原因排查**
#### **(
1) 节点健康问题**
- **现象**：`
Container from a bad node`表明YARN认为节点不健康。
- **检查步骤**：
- 通过YARN UI查看节点状态（`http
://<resource-manager>/cluster/nodes`）。
- 检查节点磁盘空间、网络连通性、硬件故障日志。
#### **(2) 内存超限**
- **现象**：Executor因内存不足被YARN杀死。
- **验证方法**：
- 检查Executor日志中的`java
.lang
.Out
OfMemoryError`。
- 查看YARN容器日志中的`
Physical memory used`是否超过分配值。
- **解决方案**：
```bash
# 增大Executor内存（示例）
spark-submit --executor-
memory 8g --c
onf spark
.executor
.memoryOverhead=2g
...
```
#### **(3) 外部信号干扰**
- **可能性**：集群管理工具（如Apache Ambari）或运维脚本主动终止容器。
- **检查**：联系集群管理员确认是否有维护操作。
---
### **4
. 配置优化建议**
- **内存配置**：
- 调整`spark
.executor
.memory`和`spark
.executor
.memoryOverhead`，确保总和小于YARN容器最大内存（`yarn
.scheduler
.maximum-allocati
on-mb`）。
- 公式：$总内存 = executor\_
memory +
memory\_overhead$
- **超时参数**：
```bash
# 避免因GC暂停导致超时
--c
onf spark
.network
.timeout=300s \
--c
onf spark
.executor
.heartbeatInterval=60s
```
---
### **5
. 进一步诊断步骤**
1. **查看YARN容器日志**：
```bash
yarn logs -applicati
onId <applicati
on_id> -
containerId <
container_id>
```
2
. **检查Spark Executor日志**：
- 在对应节点的`/var/log/spark`目录下查找错误堆栈。
3
. **监控工具**：
- 使用Grafana/Prometheus监控节点资源使用情况。
---
### **总结**
该错误的核心问题是**YARN主动终止了容器**，需优先排查节点健康状态和内存配置。如果问题持续，建议：
1. 联系集群管理员检查节点状态。
2
. 逐步增加Executor内存并观察结果。
3
. 检查应用程序代码是否存在内存泄漏（如广播变量未清理）。
升级Hadoop集群后，执行Hive SQL遇到错误，提示'Container killed on request. Exit code is 143'。问题源于mapreduce.map.memory.mb和map.reduce.memory.mb参数默认设置为1GB，不足以处理大数据量的表（1亿多条记录）。调整这两个参数至2G并重启后，SQL任务恢复正常。此问题表明升级集群后需确保适当配置资源参数。
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