Spark on Yarn之Executor内存管理 - 简书1

【Spark on Yarn之Executor内存管理】 Spark是一个分布式计算框架，它可以在多个集群管理系统上运行，包括YARN（Hadoop的资源调度器）。Executor是Spark执行任务的基本单元，每个Executor在一个工作节点上运行，负责执行任务和存储中间数据。本文将深入探讨Executor内存管理，特别是堆内和堆外内存规划，以及在YARN上运行Spark时可能遇到的问题和解决方案。 1. **堆内和堆外内存规划** Executor的内存分为两部分：JVM堆内存（OnHeap）和非JVM堆内存（Off-Heap）。JVM堆内存大小由`--executor-memory`（即`spark.executor.memory`）参数决定，这是Executor中所有并发任务共享的内存。而JVM OffHeap内存，主要用于JVM自身开销，例如字符串和NIO Buffer，其大小由`spark.yarn.executor.memoryOverhead`参数指定。此外，Spark还引入了Off-Heap内存模式，通过`spark.memory.offHeap.enabled`启用，允许直接在系统内存中分配空间，减少JVM对象开销和垃圾收集的影响。 2. **Executor内存划分** Executor的可用内存总量受到YARN集群配置的`yarn.scheduler.maximum-allocation-mb`参数限制，这称为MonitorMemory。Executor的内存由Heap内存和Off-Heap内存组成，如果两者之和超过了MonitorMemory，Executor容器的申请将会失败。如果Executor在运行过程中实际使用的内存超出上限，YARN会终止Executor进程。 2.1 **Executor可用内存总量** Executor的总内存包括Heap内存和Off-Heap内存。Heap内存由`spark.executor.memory`指定，Spark对Heap内存进行逻辑上的细分，包括Storage Memory（用于存储数据）和Execution Memory（用于计算）。此外，还有Reserved Memory，通常无需调整，但当Executor内存小于一定值时可能无法启动。 2.2 **Heap内存管理** Spark对Heap内存的逻辑划分旨在提高内存利用率。Storage Memory用于存储广播变量和RDD缓存，Execution Memory则用于计算任务。Spark会根据任务的需求动态调整这两部分的内存分配。在某些情况下，如果Execution Memory不足，Spark会尝试将Storage Memory中的数据卸载到磁盘以释放内存。 3. **常见错误与解决方案** 在Spark on YARN环境中，常见的内存管理问题包括内存不足导致的任务失败和Executor被杀死。这些问题通常可以通过合理设置`spark.executor.memory`、`spark.yarn.executor.memoryOverhead`和`yarn.scheduler.maximum-allocation-mb`等参数来解决。同时，优化数据处理流程，减少不必要的数据存储和计算，也可以有效缓解内存压力。 总结来说，Spark on YARN的Executor内存管理是一个复杂的过程，需要综合考虑Executor的内存需求、YARN的资源配置以及Spark自身的内存策略。正确配置和优化这些参数对于确保Spark应用的稳定运行至关重要。