报错：Container is running 287873536B beyond the ‘VIRTUAL‘ memory limit.

最新推荐文章于 2023-11-29 23:08:32 发布
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#vmware #hadoop #ubuntu

当遇到Hadoop集群中Container超出虚拟内存限制时，可导致服务异常。问题表现为Container使用了超过设定的虚拟内存量。解决方法是调整`yarn-site.xml`配置，增大虚拟内存比例，例如设置`yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio`为5，然后重启集群以应用更改。

原因：虚拟内存不够

Container [pid=4046,containerID=container_1650786103783_0002_01_000002] is running 287873536B beyond the 'VIRTUAL' memory limit. Current usage: 85.5 MB of 1 GB physical memory used; 2.4 GB of 2.1 GB virtual memory used. Killing container.

解决方法：向yarn-site.xml文件中增加虚拟内存大小，然后重新启动hadoop集群。

<property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
        <value>5</value>
</property>
成功解决 -- Container is running beyond the ‘VIRTUAL‘ memory limit. Killing container.
L小Ray想有腮
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大数据组件笔记 – Hive [omm@bigdata01 lib]$ yarn jar etl-1.0-SNAPSHOT.jar com.simwor.etl.VideoDriver /gulivideo/video /gulivideo/video_etl .... 2021-03-24 20:49:41,394 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0% 2021-03-24 20:49:53,666 INFO mapreduce.Job: Task Id : atte
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【YARN】Container is running 247642624B beyond the ‘VIRTUAL‘ memory limit 运行报错
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使用虚拟机搭建的hadoop集群，在运行wordcount example MR程序时报错 原因：虚拟内存不足，导致运行失败 解决方案 在yarn-site.xml中加入虚拟内存检查开关 <property> <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name> <value>false</value> </property> ...
Container is running beyond virtual memory limits. Current usage: 119.5 MB of 1 GB physical memory
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异常问题：Container is running beyond virtual memory limits. Current usage: 119.5 MB of 1 GB physical memory used; 2.2 GB of 2.1 GB virtual memory used. Killing container. spark-submit提交脚本： [spark@master work]$ more submit.sh #! /bin/bash jars="" for file
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当容器超出物理内存限制被杀死时，可以考虑以下几种解决方法： ### 调整内存限制 可以通过修改容器的内存限制参数，提高其物理内存上限。以 Docker 为例，在创建或启动容器时可以使用 `--memory` 参数来设置内存限制。例如，如果要将物理内存限制提高到 6GB，可以使用以下命令： ```bash docker run --memory=6g your_image ``` ### 优化应用程序 对容器内运行的应用程序进行优化，减少其内存占用。这可能包括： - **代码优化**：检查应用程序代码，避免内存泄漏和不必要的内存分配。例如，在 Python 中及时释放不再使用的对象，使用生成器而不是一次性加载大量数据到内存中。 ```python # 生成器示例 def generate_numbers(): for i in range(1000): yield i for num in generate_numbers(): # 处理每个数字 pass ``` - **配置优化**：调整应用程序的配置参数，减少其内存使用。例如，降低数据库缓存大小、减少日志记录级别等。 ### 资源监控与预警 建立资源监控系统，实时监控容器的内存使用情况。当内存使用接近限制时，及时发出预警，以便提前采取措施。可以使用 Prometheus 和 Grafana 等工具进行监控和可视化展示。 ### 水平扩展 如果单个容器的内存需求过高，可以考虑通过水平扩展的方式，增加容器的实例数量，将负载分散到多个容器中。可以使用容器编排工具如 Kubernetes 来实现自动扩展。以下是一个简单的 Kubernetes Deployment 示例： ```yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: your-app-deployment spec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: your-app template: metadata: labels: app: your-app spec: containers: - name: your-app-container image: your_image resources: limits: memory: "6Gi" requests: memory: "4Gi" ``` ### 交换空间 在主机上启用交换空间，当物理内存不足时，系统可以将部分不常用的内存数据交换到磁盘上。不过，使用交换空间会降低系统性能，因此只能作为临时解决方案。可以通过以下命令创建并启用交换文件： ```bash sudo fallocate -l 4G /swapfile sudo chmod 600 /swapfile sudo mkswap /swapfile sudo swapon /swapfile ```
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