JVM调优之调节executor堆外内存与连接等待时长

/usr/local/spark/bin/spark-submit \ --class com.ibeifeng.sparkstudy.WordCount \ --num-executors 80 \ --driver-memory 6g \ --executor-memory 6g \ --executor-cores 3 \ --master yarn-cluster \ --queue root.default \ --conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=2048 \ --conf spark.core.connection.ack.wait.timeout=300 \ /usr/local/spark/spark.jar \ ${1}

 

executor堆外内存 有时候，如果你的spark作业处理的数据量特别特别大，几亿数据量；然后spark作业一运行，时不时的报错，shuffle file cannot find，executor、task lost，out of memory（内存溢出）； 可能是说executor的堆外内存不太够用，导致executor在运行的过程中，可能会内存溢出；然后可能导致后续的stage的task在运行的时候，可能要从一些executor中去拉取shuffle map output文件，但是executor可能已经挂掉了，关联的block manager也没有了；所以可能会报shuffle output file not found；resubmitting task；executor lost；spark作业彻底崩溃。 上述情况下，就可以去考虑调节一下executor的堆外内存。也许就可以避免报错；此外，有时，堆外内存调节的比较大的时候，对于性能来说，也会带来一定的提升。、

如果此时，stage0的executor挂了，block manager也没有了；此时，stage1的executor的task，虽然通过Driver的MapOutputTrakcer获取到了自己数据的地址；但是实际上去找对方的block manager获取数据的时候，是获取不到的 此时，就会在spark-submit运行作业（jar），client（standalone client、yarn client），在本机就会打印出log shuffle output file not found。。。 DAGScheduler，resubmitting task，一直会挂掉。反复挂掉几次，反复报错几次 整个spark作业就崩溃了

 

--conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=2048 spark-submit脚本里面，去用--conf的方式，去添加配置；一定要注意！！！切记，不是在你的spark作业代码中，用new SparkConf().set()这种方式去设置，不要这样去设置，是没有用的！一定要在spark-submit脚本中去设置。 spark.yarn.executor.memoryOverhead（看名字，顾名思义，针对的是基于yarn的提交模式） 默认情况下，这个堆外内存上限大概是300多M；后来我们通常项目中，真正处理大数据的时候，这里都会出现问题，导致spark作业反复崩溃，无法运行；此时就会去调节这个参数，到至少1G（1024M），甚至说2G、4G 通常这个参数调节上去以后，就会避免掉某些JVM OOM的异常问题，同时呢，会让整体spark作业的性能，得到较大的提升。

 

此时呢，就会没有响应，无法建立网络连接；会卡住；ok，spark默认的网络连接的超时时长，是60s；如果卡住60s都无法建立连接的话，那么就宣告失败了。 碰到一种情况，偶尔，偶尔，偶尔！！！没有规律！！！某某file。一串file id。uuid（dsfsfd-2342vs--sdf--sdfsd）。not found。file lost。 这种情况下，很有可能是有那份数据的executor在jvm gc。所以拉取数据的时候，建立不了连接。然后超过默认60s以后，直接宣告失败。 报错几次，几次都拉取不到数据的话，可能会导致spark作业的崩溃。也可能会导致DAGScheduler，反复提交几次stage。TaskScheduler，反复提交几次task。大大延长我们的spark作业的运行时间。 可以考虑调节连接的超时时长。 --conf spark.core.connection.ack.wait.timeout=300 spark-submit脚本，切记，不是在new SparkConf().set()这种方式来设置的。 spark.core.connection.ack.wait.timeout（spark core，connection，连接，ack，wait timeout，建立不上连接的时候，超时等待时长） 调节这个值比较大以后，通常来说，可以避免部分的偶尔出现的某某文件拉取失败，某某文件lost掉了。。。

 

为什么在这里讲这两个参数呢？ 因为比较实用，在真正处理大数据（不是几千万数据量、几百万数据量），几亿，几十亿，几百亿的时候。很容易碰到executor堆外内存，以及gc引起的连接超时的问题。file not found，executor lost，task lost。 调节上面两个参数，还是很有帮助的。