hadoop2.0 yarn 内存溢出问题解决
异常提示：
Container [pid=20170,containerID=container_1390877171119_0002_01_000005] is running beyond virtual memory limits. Current usage: 416.8 MB of 1 GB physical memory used; 2.7 GB of 2.1 GB virtual memory used. Killing container.
Dump of the process-tree for container_1390877171119_0002_01_000005 :|- PID PPID PGRPID SESSID CMD_NAME USER_MODE_TIME(MILLIS) SYSTEM_TIME(MILLIS) VMEM_USAGE(BYTES) RSSMEM_USAGE(PAGES) FULL_CMD_LINE|- 20175 20170 20170 20170 (java) 939 42 2806788096 106404 /usr/local/jdk/bin/java -Djava.net.preferIPv4Stack=true -Dhadoop.metrics.log.level=WARN -Xmx2048M -Djava.io.tmpdir=/home/hadoop/hadoop-2.2.0/tmp/nm-local-dir/usercache/hadoop/appcache/application_1390877171119_0002/container_1390877171119_0002_01_000005/tmp -Dlog4j.configuration=container-log4j.properties -Dyarn.app.container.log.dir=/home/hadoop/hadoop-2.2.0/logs/userlogs/application_1390877171119_0002/container_1390877171119_0002_01_000005 -Dyarn.app.container.log.filesize=0 -Dhadoop.root.logger=INFO,CLA org.apache.hadoop.mapred.YarnChild 10.100.2.9 34637 attempt_1390877171119_0002_m_000001_1 5|- 20170 19734 20170 20170 (bash) 0 0 108646400 301 /bin/bash -c /usr/local/jdk/bin/java -Djava.net.preferIPv4Stack=true -Dhadoop.metrics.log.level=WARN -Xmx2048M -Djava.io.tmpdir=/home/hadoop/hadoop-2.2.0/tmp/nm-local-dir/usercache/hadoop/appcache/application_1390877171119_0002/container_1390877171119_0002_01_000005/tmp -Dlog4j.configuration=container-log4j.properties -Dyarn.app.container.log.dir=/home/hadoop/hadoop-2.2.0/logs/userlogs/application_1390877171119_0002/container_1390877171119_0002_01_000005 -Dyarn.app.container.log.filesize=0 -Dhadoop.root.logger=INFO,CLA org.apache.hadoop.mapred.YarnChild 10.100.2.9 34637 attempt_1390877171119_0002_m_000001_1 5 1>/home/hadoop/hadoop-2.2.0/logs/userlogs/application_1390877171119_0002/container_1390877171119_0002_01_000005/stdout 2>/home/hadoop/hadoop-2.2.0/logs/userlogs/application_1390877171119_0002/container_1390877171119_0002_01_000005/stderrContainer killed on request. Exit code is 143
1. io.file.buffer.size 的设置问题
io.file.buffer.size 的值设置过大，map和reduce的任务可能会存在溢出。我这个值的设置是128k,其实不大，后来改成4k仍然出现异常证明不是这个问题. (io.file.buffer.size作为hadoop缓冲区，用于 hadoop读hdfs的文件和写hdfs的文件，还有map的输出都用到了这个缓冲区容量)2. yarn的虚拟内存计算方式导致
这个问题应该是导致running beyond virtual memory limits.虽然没有解决问题，但感觉不知道这个的人很容易被坑的
running beyond virtual memory limits. Current usage: 32.1mb of 1.0gb physical memory used; 6.2gb of 2.1gb virtual memory used. Killing container。该错误是YARN的虚拟内存计算方式导致，上例中用户程序申请的内存为1Gb，YARN根据此值乘以一个比例（默认为2.1）得出申请的虚拟内存的 值，当YARN计算的用户程序所需虚拟内存值大于计算出来的值时，就会报出以上错误。调节比例值可以解决该问题。具体参数为：yarn-site.xml 中的yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio3.内存监控的问题
看到网上有人说，hadoop有个内存监控，可以设置当task,map,reduce or job 的累计使用的内存量大于limit的时候kill 程序。
第一，我增加了一倍reduce的数目，试着跑了一下，successed
第二，我保持之前的reduce的数目，在mapred-site.xml 配置文件中加入了两段语句 同样successed
<property><name>mapreduce.cluster.map.memory.mb</name><value>-1</value></property><property><name>mapreduce.cluster.reduce.memory.mb</name><value>-1</value></property>第一个目的很明显是分摊每个reduce的累计内存使用量
第二个的目的是关闭监控机制，只有值大于0的时候才会启动，当然默认值是-1，只不过我设置了mapreduce.{map|reduce}.memory.mb。 看大神的博客里有这么一句话“They typically match the default values set for the options mapreduce.{map|reduce}.memory.mb。”只是对于官网文档上的此配置解释的 vitual memory还有一点疑惑。关于内存配置 见
http://blog.csdn.net/amaowolf/article/details/7188504