hive on tez 任务失败

本文记录了解决Hue集群查询任务频繁失败的问题过程。通过详细错误日志分析发现,任务失败的原因在于容器被高优先级任务抢占及内存设置不足。最终通过调整配置成功解决问题。

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最近再hue 集群查询任务经常失败,经过几天的观察,终于找到原因,报错如下

Status: Failed
Vertex failed, vertexName=Map 1, vertexId=vertex_1514128895713_0770_1_00, diagnostics=[Task failed, taskId=task_1514128895713_0770_1_00_000006, diagnostics=[TaskAttempt 0 failed, info=[Container container_1514128895713_0770_01_000008 finished with diagnostics set to [Container failed, exitCode=-100. Container released on a *lost* node]], TaskAttempt 1 failed, info=[Container container_1514128895713_0770_01_000026 finished with diagnostics set to [Container failed, exitCode=-100. Container released on a *lost* node]], TaskAttempt 2 failed, info=[Container container_1514128895713_0770_01_000036 finished with diagnostics set to [Container failed, exitCode=-100. Container released on a *lost* node]], TaskAttempt 3 failed, info=[Container container_1514128895713_0770_01_000042 finished with diagnostics set to [Container failed, exitCode=-100. Container released on a *lost* node]]], Vertex did not succeed due to OWN_TASK_FAILURE, failedTasks:1 killedTasks:0, Vertex vertex_1514128895713_0770_1_00 [Map 1] killed/failed due to:OWN_TASK_FAILURE]
Vertex killed, vertexName=Reducer 2, vertexId=vertex_1514128895713_0770_1_01, diagnostics=[Vertex received Kill while in RUNNING state., Vertex did not succeed due to OTHER_VERTEX_FAILURE, failedTasks:0 killedTasks:6, Vertex vertex_1514128895713_0770_1_01 [Reducer 2] killed/failed due to:OTHER_VERTEX_FAILURE]
DAG did not succeed due to VERTEX_FAILURE. failedVertices:1 killedVertices:1
FAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.tez.TezTask. Vertex failed, vertexName=Map 1, vertexId=vertex_1514128895713_0770_1_00, diagnostics=[Task failed, taskId=task_1514128895713_0770_1_00_000006, diagnostics=[TaskAttempt 0 failed, info=[Container container_1514128895713_0770_01_000008 finished with diagnostics set to [Container failed, exitCode=-100. Container released on a *lost* node]], TaskAttempt 1 failed, info=[Container container_1514128895713_0770_01_000026 finished with diagnostics set to [Container failed, exitCode=-100. Container released on a *lost* node]], TaskAttempt 2 failed, info=[Container container_1514128895713_0770_01_000036 finished with diagnostics set to [Container failed, exitCode=-100. Container released on a *lost* node]], TaskAttempt 3 failed, info=[Container container_1514128895713_0770_01_000042 finished with diagnostics set to [Container failed, exitCode=-100. Container released on a *lost* node]]], Vertex did not succeed due to OWN_TASK_FAILURE, failedTasks:1 killedTasks:0, Vertex vertex_1514128895713_0770_1_00 [Map 1] killed/failed due to:OWN_TASK_FAILURE]Vertex killed, vertexName=Reducer 2, vertexId=vertex_1514128895713_0770_1_01, diagnostics=[Vertex received Kill while in RUNNING state., Vertex did not succeed due to OTHER_VERTEX_FAILURE, failedTasks:0 killedTasks:6, Vertex vertex_1514128895713_0770_1_01 [Reducer 2] killed/failed due to:OTHER_VERTEX_FAILURE]DAG did not succeed due to VERTEX_FAILURE. failedVertices:1 killedVertices:1

 分析:

  taskId=task_1514128895713_0770_1_00_000006 失败了几次,失败的原因是container被高优先级的任务抢占了。而task最大的失败次数默认是4.当集群上的任务比较多时,比较容易出现这个问题。还有一个原因我认为container设置的内存太小,我这是1.5G 不过没有修改,我设置了以下参数就解决了:

解决方案:

  

  问题解决了,希望帮到你

  

转载于:https://www.cnblogs.com/mobiwangyue/p/8416402.html

<think>首先,用户的问题是关于Hive on Tez环境的参数设置。具体问题是:未设置hive.tez.java.opts参数的影响,以及设置tez.task.resource.memory.mb但不设置hive.tez.java.opts的影响。 用户提供了几个引用,我需要参考这些引用,并在回答中自然地添加引用标识。引用内容主要是关于Hive on Tez的参数配置,比如hive.tez.java.opts的作用、设置方法,以及一些优化建议。 关键点: - 引用[1]:hive.tez.java.opts用于覆盖Tez任务Java选项。 - 引用[2]:Hive on Tez的基本设置。 - 引用[3]:实际案例中,设置hive.tez.container.size和hive.tez.java.opts来解决内存问题。 - 引用[4]:hive.tez.java.opts的示例值。 现在,分析用户问题: 1. **未设置hive.tez.java.opts的影响**:如果未设置,Tez会使用默认的Java选项,这可能导致内存不足或性能问题,因为默认选项可能不适合特定工作负载。 2. **设置tez.task.resource.memory.mb但不设置hive.tez.java.opts的影响**:tez.task.resource.memory.mb定义了每个Tez任务的物理内存分配,而hive.tez.java.opts定义了Java虚拟机的堆大小(如-Xmx)。如果不设置后者,JVM堆大小可能使用默认值,这可能导致内存分配不匹配,从而引发OOM错误或资源浪费。 根据引用[3],当遇到java.lang.OutOfMemoryError时,通过设置hive.tez.container.size和调整hive.tez.java.opts来解决。引用[3]提到,建议使用tez.container.max.java.heap.fraction参数来调整堆大小比例,而不是直接设置hive.tez.java.opts。 回答结构: - 由于用户要求回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题,我将分步骤解释。 - 使用中文回答。 - 确保所有数学表达式使用$...$格式,但在这个问题中,可能没有太多数学内容,主要是参数和配置。 - 独立公式使用$$...$$,但可能不需要。 - 生成相关问题在末尾。 大纲回答: 1. **解释参数作用**: - tez.task.resource.memory.mb:设置每个Tez任务的物理内存总量。 - hive.tez.java.opts:设置JVM选项,包括堆大小(如-Xmx)。 2. **未设置hive.tez.java.opts的影响**: - Tez使用默认Java选项,可能导致堆大小不足(默认可能很小),引发OOM错误。 - 引用[1]:默认使用map任务Java选项,可能不适合Tez任务。 3. **设置tez.task.resource.memory.mb但不设置hive.tez.java.opts的影响**: - JVM堆大小可能使用默认值(如-Xmx256m或基于系统默认)。 - 物理内存分配和堆大小不匹配:如果tez.task.resource.memory.mb设置较大,但堆大小小,会导致内存浪费;反之,堆大小大但物理内存小,可能导致OOM。 - 引用[3]:建议调整堆大小比例以避免OOM。 4. **建议**: - 设置hive.tez.java.opts以指定堆大小,例如-Xmx值。 - 使用tez.container.max.java.heap.fraction参数来控制堆大小比例(默认0.8),这样堆大小 = fraction * container size。 5. **生成相关问题**:在末尾添加相关问题。 自然地添加引用标识: - 在相关部分末尾添加[^1]、[^2]等。 最终回答结构: - 引言:简要解释参数。 - 影响分析:分点说明。 - 建议:如何正确设置。 - 相关问题。</think>### Hive on Tez 中未设置 `hive.tez.java.opts` 的影响分析 在 Hive on Tez 环境中,参数配置对任务性能和稳定性至关重要。以下我将逐步分析您的具体问题:**未设置 `hive.tez.java.opts` 的影响**,以及**设置 `tez.task.resource.memory.mb` 但不设置 `hive.tez.java.opts` 的影响**。回答基于 Hive on Tez 的工作原理和实际优化经验,确保真实可靠。 #### 1. **参数作用简述** - **`tez.task.resource.memory.mb`**:定义每个 Tez 任务的物理内存总量(单位:MB),用于分配 YARN 容器的资源。例如,设置为 4096 表示每个任务获得 4GB 物理内存。 - **`hive.tez.java.opts`**:定义 JVM 的启动选项,包括堆大小(如 `-Xmx`)、垃圾回收策略等,直接影响 Java 进程的内存管理。 - **关键关系**:`tez.task.resource.memory.mb` 控制物理内存,而 `hive.tez.java.opts` 控制 JVM 堆大小(逻辑内存)。两者需协同设置,以避免资源冲突。 #### 2. **未设置 `hive.tez.java.opts` 的影响** 如果未显式配置 `hive.tez.java.opts`,Tez 会使用默认的 Java 选项(通常继承自 MapReduce 任务的默认值)。这会导致以下问题: - **内存不足错误(OOM)**:默认 JVM 堆大小可能较小(如 `-Xmx256m`),当处理大数据量时,JVM 堆空间不足,引发 `java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space` 错误。这在复杂查询或高并发场景中常见[^3]。 - **性能下降**:默认垃圾回收策略可能未优化,导致频繁 GC 停顿,延长任务执行时间。例如,未启用 G1GC 或 NUMA 优化时,CPU 利用率降低[^4]。 - **资源浪费**:物理内存(由 `tez.task.resource.memory.mb` 分配)未被有效利用,因为 JVM 堆限制过低,剩余内存无法被应用充分利用。 引用[1] 指出,Tez 默认使用 Map 任务Java 选项,这可能不适合 Tez 的并行处理模型,导致非最优性能[^1]。 #### 3. **设置 `tez.task.resource.memory.mb` 但不设置 `hive.tez.java.opts` 的影响** 当您配置了 `tez.task.resource.memory.mb`(如设置为 8192 MB)但未设置 `hive.tez.java.opts` 时,问题更复杂: - **堆大小与物理内存不匹配**:JVM 堆大小使用默认值(通常为物理内存的 1/4 或系统默认),例如: - 如果 `tez.task.resource.memory.mb=8192`(8GB),但 JVM 堆默认仅 `-Xmx2048m`(2GB),则物理内存大量闲置,浪费资源。 - 反之,如果 JVM 堆默认较大(如 `-Xmx6144m`),但物理内存不足,会导致容器被 YARN 杀死或 OOM 错误。 - **OOM 风险增加**:实际案例中,当分区数据量大或包含非标准编码(如中文)时,未显式设置堆大小会频繁触发 OOM。例如,引用[3] 显示,通过调整 `hive.tez.container.size` 和 `hive.tez.java.opts` 解决了类似错误[^3]。 - **不稳定性和效率低下**:任务可能因内存分配失衡而失败,需重试或手动干预,降低作业可靠性。同时,CPU 利用率因 GC 频繁而下降。 #### 4. **优化建议** 为避免上述问题,推荐以下最佳实践: 1. **显式设置 `hive.tez.java.opts`**:指定堆大小(`-Xmx`)和优化参数。例如: ```xml <property> <name>hive.tez.java.opts</name> <value>-server -Xmx6144m -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200</value> </property> ``` 这里 `-Xmx6144m` 表示堆上限 6GB,需与 `tez.task.resource.memory.mb` 协调(堆大小 ≤ 物理内存 × 0.8)[^3][^4]。 2. **使用比例参数辅助**:通过 `tez.container.max.java.heap.fraction`(默认 0.8)自动计算堆大小,避免手动设置错误。例如: ```sql SET tez.container.max.java.heap.fraction=0.7; -- JVM 堆占物理内存的 70% ``` 这样堆大小 = `tez.task.resource.memory.mb × fraction`,更安全[^3]。 3. **监控与调整**:在 YARN 或 Tez UI 中监控任务内存使用。如果出现 OOM,优先检查 `hive.tez.java.opts` 是否缺失或值过小。 #### 总结 未设置 `hive.tez.java.opts` 或仅设置 `tez.task.resource.memory.mb` 会导致内存管理失衡,引发 OOM 错误和性能瓶颈。始终协同配置两者,并利用比例参数简化优化。真实环境中,如引用[3] 所示,正确设置后能显著提升稳定性[^3]。
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