<think>我们正在处理一个关于Hadoop/YARN任务失败的问题，具体错误是
Vertex由于
OWN_
TASK_
FAILURE而失败，导致整个DAG失败。
根据用户提供的引用，他们尝试修改了yarn-site
.xml中的两个配置：yarn
.scheduler
.minimum-allocation-mb和yarn
.nodemanager
.vmem-pmem-ratio。
但是，我们还需要更全面地分析可能的原因和解决方案。
常见原因：
1
. 资源不足（内存、CPU）：任务申请的资源超过可用资源，导致任务失败。
2
. 应用程序错误：用户代码（如MapReduce任务、
Hive查询等）存在bug，导致任务执行失败。
3
. 配置不当：如内存参数设置不合理，容器大小设置不当等。
4
. 数据倾斜：导致某些任务处理的数据量过大，从而失败。
5
. 节点问题：如磁盘空间不足、节点健康状况不佳等。
解决方案：
1
. 检查日志：查看任务的具体错误日志，通常可以在YARN ResourceManager的Web UI上找到失败任务的日志链接。
2
. 调整资源配置：根据集群资源情况调整以下参数（在yarn-site
.xml中）：
- yarn
.scheduler
.minimum-allocation-mb：设置容器最小内存，默认1024，可以适当提高（如2048）。
- yarn
.scheduler
.maximum-allocation-mb：设置容器最大内存。
- yarn
.nodemanager
.resource
.memory-mb：设置每个NodeManager可用的物理内存总量。
- yarn
.nodemanager
.vmem-pmem-ratio：设置虚拟内存与物理内存的比率（默认4
.0，即虚拟内存不超过物理内存的4倍）。
3
. 调整任务参数：在提交任务时，可以指定任务所需的内存和vcore数量。例如，在
Hive中，可以设置：
- set mapreduce
.map
.memory
.mb=2048; // 设置Map任务的内存
- set mapreduce
.reduce
.memory
.mb=4096; // 设置Reduce任务的内存
- set mapreduce
.map
.java.opts=-Xmx1800m; // 设置Map任务的
Java堆大小
- set mapreduce
.reduce
.java.opts=-Xmx3600m; // 设置Reduce任务的
Java堆大小
4
. 检查应用程序代码：如果是用户代码问题，需要修复代码。
5
. 检查数据分布：如果数据倾斜，可能需要优化数据分布或调整任务数量。
根据用户提供的引用[1]，他们修改了yarn-site
.xml中的两个参数，并重启了Hadoop。但是，如果问题仍然存在，需要进一步检查。
步骤建议：
1
. 查看失败任务的日志，确定具体的错误原因（如内存溢出、异常等）。
2
. 根据错误日志调整配置或代码。
3
. 监控集群资源使用情况，确保资源充足。
注意：在调整内存参数时，需要确保各参数之间的协调。例如，yarn
.scheduler
.minimum-allocation-mb不能超过yarn
.scheduler
.maximum-allocation-mb，且每个容器的内存请求（如mapreduce
.map
.memory
.mb）应在最小值和最大值之间。同时，yarn
.nodemanager
.resource
.memory-mb应大于等于容器请求的内存乘以最大容器数。
如果错误日志中明确显示是内存不足（如Container killed by YARN for exceeding memory limits），那么调整内存配置是必要的。
另外，引用[2]提到
Hive on
Tez报错，所以如果用户使用的是
Tez引擎，还需要注意
Tez的配置。例如，可以通过设置以下参数调整
Tez容器的内存：
-
tez.task.resource
.memory
.mb：设置
Tez任务的内存，该值应该与YARN的容器内存设置相匹配。
综上所述，我们提供以下解决步骤：
1
. 查看失败任务的详细日志，确定错误原因。
2
. 根据错误原因调整配置或代码。
3
. 如果调整配置后仍然失败，考虑增加集群资源或优化任务。
由于用户已经尝试修改了yarn-site
.xml中的两个参数，我们可以建议用户进一步检查其他相关配置，并查看日志以获取更详细的错误信息。
相关问题：
1
. 如何查看YARN任务的详细日志？
2
. 如何调整
Hive on
Tez的内存配置？
3
. 如何解决Hadoop中的内存溢出问题？
4
. 如何监控Hadoop集群的资源使用情况？
5
. 如何优化
Hive查询以避免数据倾斜？</think>### 解决
Vertex OWN_
TASK_
FAILURE 错误的分析与方案
#### 错误原因分析
该错误表明 YARN 任务因**资源不足**或**容器内存限制**导致任务失败：
1
. **内存资源不足**（核心原因）：
- `
OWN_
TASK_
FAILURE` 通常表示容器内存超出 YARN 配置限制
- 默认 `yarn
.scheduler
.minimum-allocation-mb=1024` 可能不足，导致任务申请资源失败
2
. **虚拟内存检查**：
- YARN 会监控虚拟内存使用（物理内存 × `yarn
.nodemanager
.vmem-pmem-ratio`）
- 默认比率 4
.0 时，1GB 物理内存任务允许使用 4GB 虚拟内存，超限则强制终止[^1][^2]
3
. **任务执行问题**：
- 数据倾斜或代码缺陷可能导致单任务资源需求激增
- 底层依赖（如
Java Heap 设置）与容器内存不匹配
#### 解决方案（分步实施）
##### 步骤 1：调整 YARN 内存配置
修改 `$HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site
.xml`：
```xml
<!-- 提升容器最小内存 -->
<property>
<name>yarn
.scheduler
.minimum-allocation-mb</name>
<value>2048</value> <!-- 根据集群规模可增至4096 -->
</property>
<!-- 确保虚拟内存比率合理 -->
<property>
<name>yarn
.nodemanager
.vmem-pmem-ratio</name>
<value>4
.0</value> <!-- 生产环境建议2
.5-4
.5之间 -->
</property>
<!-- 增加NodeManager可用内存 -->
<property>
<name>yarn
.nodemanager
.resource
.memory-mb</name>
<value>16384</value> <!-- 需小于物理内存 -->
</property>
```
**重启 YARN 服务**：
```bash
$HADOOP_HOME/sbin/s
top-yarn
.sh
$HADOOP_HOME/sbin/start-yarn
.sh
```
##### 步骤 2：检查任务级内存设置
- **MapReduce 任务**：
```bash
# 提交任务时指定
hadoop jar
... -Dmapreduce
.map
.memory
.mb=3072 \
-Dmapreduce
.reduce
.memory
.mb=4096
```
- **
Hive on
Tez**：
```sql
SET
tez.task.resource
.memory
.mb=4096;
SET
hive.tez.container
.size=4096;
```
##### 步骤 3：诊断具体失败原因
1
. 在 YARN ResourceManager Web UI (http
://<rm-host>
:8088) 查找失败任务
2
. 查看 **Container Logs** 中的错误栈，重点关注：
- `Container killed by YARN for exceeding memory limits`
- `
java.lang.OutOfMemoryError`
3
. 检查任务数据分布：
```sql
--
Hive 数据倾斜检查
SELECT key, count(*) FROM table GROUP BY key ORDER BY count(*) DESC LIMIT 10;
```
#### 预防措施
1
. **监控配置**：
- 确保 `yarn
.nodemanager
.resource
.memory-mb` ≤ 节点物理内存 × 0
.8
- 满足不等式：$$ \text{任务内存} \times \text{vmem-ratio} \leq \text{容器内存上限} $$
2
. **
Heap 设置优化**：
- 在 `mapred-site
.xml` 中配置：
```xml
<property>
<name>mapreduce
.map
.java.opts</name>
<value>-Xmx2457m</value> <!-- 通常设为0
.8 × map
.memory
.mb -->
</property>
```
> **关键提示**：若调整后仍出现 `killed
Tasks`，需检查磁盘空间（`df -h`）和 CPU 负载（`
top`），资源枯竭会触发 YARN 强制终止任务[^2]。
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