spark任務(wù)為什么會被yarn kill掉?

　　當(dāng)YARN殺死Spark任務(wù)時，通常是由于以下幾種情況：

　　1.資源不足：

　　YARN 資源管理器可能會監(jiān)視集群中可用的資源。如果資源不足以支持 Spark 任務(wù)所需的內(nèi)存或 CPU，則 YARN 可能會選擇終止某些任務(wù)以確保集群的穩(wěn)定性和其他應(yīng)用程序的正常運(yùn)行。這可能是由于其他資源密集型的應(yīng)用程序正在運(yùn)行，消耗了大部分資源。

　　2.任務(wù)失?。?/h2>

　　當(dāng)Spark任務(wù)出現(xiàn)嚴(yán)重錯誤或異常時，它可能會被YARN終止。這可能是由于代碼錯誤、內(nèi)存溢出、網(wǎng)絡(luò)問題或數(shù)據(jù)問題等導(dǎo)致的任務(wù)失敗。YARN會嘗試重新啟動失敗的任務(wù)，但如果任務(wù)持續(xù)失敗，YARN可能會選擇殺死它以防止進(jìn)一步資源浪費(fèi)。

　　3.超時：

　　YARN可能會設(shè)置任務(wù)運(yùn)行的時間限制。如果Spark任務(wù)超出了預(yù)定義的時間限制，YARN可能會強(qiáng)制終止該任務(wù)，以確保集群中的資源得到有效利用，防止長時間運(yùn)行的任務(wù)占用資源。

　　4.資源預(yù)留不足：

　　在YARN中，隊列可以配置為對特定類型的應(yīng)用程序保留資源。如果Spark應(yīng)用程序所需的資源超出了所分配隊列的限制，YARN可能會終止任務(wù)。

　　要解決這些問題，我們可以：

　　1.調(diào)整資源配置：

　　確保Spark應(yīng)用程序請求的資源與集群配置相匹配。這可能需要調(diào)整內(nèi)存分配、CPU 核心數(shù)等參數(shù)。

　　2.優(yōu)化代碼和性能：

　　確保我們的Spark代碼經(jīng)過優(yōu)化，避免內(nèi)存泄漏、低效算法或不必要的數(shù)據(jù)移動，以減少資源消耗并提高任務(wù)執(zhí)行效率。

　　3.監(jiān)控和調(diào)試：

　　使用監(jiān)控工具監(jiān)視任務(wù)的運(yùn)行情況，識別可能導(dǎo)致任務(wù)失敗的問題。日志和監(jiān)控數(shù)據(jù)可以幫助定位問題并做出相應(yīng)調(diào)整。

　　4.調(diào)整YARN配置：

　　可能需要調(diào)整YARN的配置，如隊列資源限制、超時設(shè)置等，以更好地適應(yīng)我們的應(yīng)用程序需求。

　　總之，YARN終止Spark任務(wù)通常是為了確保集群資源的有效使用和其他應(yīng)用程序的順利運(yùn)行。通過合理配置資源、優(yōu)化代碼和監(jiān)控任務(wù)，可以減少這類問題的發(fā)生。