spark任務為什么會被yarn kill掉?

　　當YARN殺死Spark任務時，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 任務所需的內存或 CPU，則 YARN 可能會選擇終止某些任務以確保集群的穩(wěn)定性和其他應用程序的正常運行。這可能是由于其他資源密集型的應用程序正在運行，消耗了大部分資源。

　　2.任務失?。?/h2>

　　當Spark任務出現(xiàn)嚴重錯誤或異常時，它可能會被YARN終止。這可能是由于代碼錯誤、內存溢出、網(wǎng)絡問題或數(shù)據(jù)問題等導致的任務失敗。YARN會嘗試重新啟動失敗的任務，但如果任務持續(xù)失敗，YARN可能會選擇殺死它以防止進一步資源浪費。

　　3.超時：

　　YARN可能會設置任務運行的時間限制。如果Spark任務超出了預定義的時間限制，YARN可能會強制終止該任務，以確保集群中的資源得到有效利用，防止長時間運行的任務占用資源。

　　4.資源預留不足：

　　在YARN中，隊列可以配置為對特定類型的應用程序保留資源。如果Spark應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。

　　要解決這些問題，我們可以：

　　1.調整資源配置：

　　確保Spark應用程序請求的資源與集群配置相匹配。這可能需要調整內存分配、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執(zhí)行效率。

　　3.監(jiān)控和調試：

　　使用監(jiān)控工具監(jiān)視任務的運行情況，識別可能導致任務失敗的問題。日志和監(jiān)控數(shù)據(jù)可以幫助定位問題并做出相應調整。

　　4.調整YARN配置：

　　可能需要調整YARN的配置，如隊列資源限制、超時設置等，以更好地適應我們的應用程序需求。

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