Hadoop Namenode启动报错GC overhead limit exceeded

本文详细解析了Hadoop Namenode启动时遇到的GCOverhead限制错误,介绍了如何通过检查fsimage文件大小及调整Xmx和Xms配置来解决此问题,确保Hadoop集群稳定运行。

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Hadoop Namenode启动报错:

看起来是fsimage中的节点数目过多,导致的GC Overhead超过限制。Fsimage是namenode维护的重要文件之一,它包含了整个HDFS文件系统的所有目录信息和文件信息。对于文件来说包含了数据块描述信息、修改时间、访问时间等;对于目录来说,包含了修改时间、访问权限控制信息等。

需要用以下命令查看fsimage文件占用的内存大小:

./hdfs oiv -p XML -printToScreen -i ${fsimage文件路径} -o /tmp/a

cat  /tmp/a | egrep "<inode><id>|<block><id>" | wc -l | awk '{printf "Objects=%d : Suggested Xms=%0dm Xmx=%0dm\n", $1, (($1 / 1000000 )*1024), (($1 / 1000000 )*1024)}'

如下图所示:

将hadoop-env.sh里的HADOOP_NAMENODE_OPTS里加上对于Xmx和Xms的配置:

配置完成后,重启Hadoop。

### 回答1: Hive GC overhead limit exceeded 是指 Hive 执行过程中出现了 GC(垃圾回收)过程占用了过多的 CPU 时间,导致程序无法正常执行的错误。这通常是由于数据量过大或者内存不足导致的。解决方法可以尝试增加 JVM 的内存限制,或者优化 Hive 查询语句,减少数据量的处理。 ### 回答2: Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础架构,用于处理大规模数据集。在使用Hive时,有时会遇到"GC overhead limit exceeded"的错误。 这个错误通常是由于Hive中的垃圾回收过程(GC)耗费了过多的时间,而导致系统资源不足。垃圾回收是用来释放不再使用的内存空间,让可用内存重新分配给其他需要的任务。 当Hive执行复杂的、大规模的查询时,可能会导致内存资源不足。这可能是由于数据量过大、查询复杂度过高、集群配置不足等原因引起的。 为了解决这个问题,有几个方法可以尝试: 1. 增加集群的内存和其他资源。可以增加每个节点的内存大小、调整垃圾回收策略等。 2. 优化查询语句和表结构,尽量减少不必要的计算和数据移动,避免全表扫描和大量的中间数据产生。 3. 增加垃圾回收的配置参数,如-Xmx和-XX:MaxPermSize参数可以调整JVM堆内存的大小。 4. 将大型表分割成更小的表,以减少单个查询的数据量。 5. 调整Hive配置参数,如mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent参数可以减少中间数据的缓存大小等。 总之,解决"Hive GC overhead limit exceeded"错误需要综合考虑集群资源、查询性能和系统配置等多个因素,并根据实际情况进行调整和优化,以达到更好的性能和稳定性。 ### 回答3: "Hive GC overhead limit exceeded"是Hive运行过程中遇到的一个错误提示。这个错误提示通常意味着在执行Hive查询时,垃圾回收器(GC)正在耗尽过多的时间来尝试释放未使用的内存,而导致Hive进程被终止。 造成这个错误的主要原因是Hive查询执行期间,生成的中间结果集过大,超出了垃圾回收器配置的内存限制。垃圾回收器会试图回收这些大量的未使用内存,但由于内存过大,回收器无法有效地回收内存,导致耗尽过多的时间,最终触发了这个错误。 为了解决这个问题,可以采取以下措施: 1. 增加Hive进程的可用内存,可以通过调整JVM参数来增加内存限制。 2. 优化Hive查询,减少中间结果集的大小。可以尝试通过使用较小的数据集、分区等方法来降低生成的中间结果的大小。 3. 调整垃圾回收器的配置参数,使其更适合当前系统的资源和查询负载。可以尝试不同的垃圾回收器类型,以及调整相关的参数,例如堆大小、堆内存分配策略等。 4. 如果Hive查询中使用了复杂的表连接、数据转换等操作,可以考虑对查询进行优化,使用更有效的算法或者索引来降低内存的需求。 总之,解决"Hive GC overhead limit exceeded"错误需要综合考虑系统资源、查询负载以及Hive相关的配置参数。通过适当的调整和优化,可以有效地减少中间结果的大小,从而避免这个错误的发生。
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