MapReduce作业

MapReduce作业，目的是读数据库里面多个表的数据，然后在JAVA中根据具体的业务情况做过滤，并把符合数据的结果写入到HDFS上，在Eclipse里面提交作业进行调试的时候，发现在Reduce阶段，总是抛出Java heap space的异常，这异常明显，就是堆内存溢出造成的，然后散仙仔细看了下业务块的代码，在Reduce里读数据库的时候，有几个表的返回数据量比较大约有50万左右，因为具体的数量不会太大，所以没有采用分页来返回，读完后数据，采用Map集合封装，在业务处理的一段时间里，一直会停留在内存里，原来的mapred-site.xml里面的配置reduce内存比较小，只需调大此处内存即可。

<property>  
    <name>mapreduce.map.memory.mb</name>  
    <value>215</value>  
</property>  
<property>  
    <name>mapreduce.map.java.opts</name>  
    <value>-Xmx215M</value>  
</property>  
  
<property>  
    <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>  
    <value>1024</value>  
</property>  
<property>  
    <name>mapreduce.reduce.java.opts</name>  
    <value>-Xmx1024M</value>  
</property>  

<property>
    <name>mapreduce.map.memory.mb</name>
    <value>215</value>
</property>
<property>
    <name>mapreduce.map.java.opts</name>
    <value>-Xmx215M</value>
</property>

<property>
    <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>
    <value>1024</value>
</property>
<property>
    <name>mapreduce.reduce.java.opts</name>
    <value>-Xmx1024M</value>
</property>

hadoop2.2内存控制的几个重要参数：

YARN  
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb  
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb  
yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio  
yarn.nodemanager.resource.memory.mb  
Mapreuce  
Map Memory  
mapreduce.map.java.opts  
mapreduce.map.memory.mb  
Reduce Memory  
mapreduce.reduce.java.opts  
mapreduce.reduce.memory.mb  

YARN
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio
yarn.nodemanager.resource.memory.mb
Mapreuce
Map Memory
mapreduce.map.java.opts
mapreduce.map.memory.mb
Reduce Memory
mapreduce.reduce.java.opts
mapreduce.reduce.memory.mb

如果出现异常：

Container [pid=17645,containerID=container_1415210272486_0013_01_000004] is running beyond physical memory limits. Current usage: 1.0 GB of 1 GB physical memory used; 1.6 GB of 2.1 GB virtual memory used. Killing container.  
Dump of the process-tree for container_1415210272486_0013_01_000004 :  

Container [pid=17645,containerID=container_1415210272486_0013_01_000004] is running beyond physical memory limits. Current usage: 1.0 GB of 1 GB physical memory used; 1.6 GB of 2.1 GB virtual memory used. Killing container.
Dump of the process-tree for container_1415210272486_0013_01_000004 :

可以调整yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio 的比率，默认是2.1，或者加大程序reduce的运行个数进行尝试，这个比率的控制影响着虚拟内存的使用，当yarn计算出来的虚拟内存，比在mapred-site.xml里的mapreduce.map.memory.mb或mapreduce.reduce.memory.mb的2.1倍还要多时，就会发生上面截图中的异常，而默认的mapreduce.map.memory.mb或
mapreduce.reduce.memory.mb得初始大小为1024M，然后根据异常中的yarn自身根据运行环境推算出来的虚拟内存来做比较，发现比1024*2.1还要大，所以就会由NodeManage守护进程kill掉AM容器，从而导致整个MR作业运行失败，现在我们只需要调大这个比率即可，避免发生这种异常。具体调大多小，可根据具体情况来设置。





最后备注一下，hadoop的环境变量的脚本配置java.sh：

export PATH=.:$PATH  
  
  
export FSE_HOME="/home/search/fse2"  
export FSE_CONF_DIR=$FSE_HOME/conf  
export PATH=$PATH:$FSE_HOME/bin  
  
  
user="search"  
export JAVA_HOME="/usr/local/jdk"  
export CLASSPATH=.:$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib  
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin  
  
  
  
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin  
export HADOOP_HOME=/home/search/hadoop  
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME  
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME  
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME  
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME  
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop  
export YARN_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop  
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin  
export CLASSPATH=.:$CLASSPATH:$HADOOP_COMMON_HOME:$HADOOP_COMMON_HOMEi/lib:$HADOOP_MAPRED_HOME:$HADOOP_HDFS_HOME:$HADOOP_HDFS_HOME  
  
  
  
  
#export HADOOP_HOME=/home/$user/hadoop  
#export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop  
#export CLASSPATH=.:$CLASSPATH:$HADOOP_HOME/lib  
#export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin  
  
export ANT_HOME=/usr/local/ant  
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$ANT_HOME/lib  
export PATH=$PATH:$ANT_HOME/bin  
  
export MAVEN_HOME="/usr/local/maven"  
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$MAVEN_HOME/lib  
export PATH=$PATH:$MAVEN_HOME/bin