Flink1.10执行sql超出内存限制被yarn杀掉

[faaron zheng]

大家好，我在用flink1.10执行sql时，当数据比较大的时候，3T左右，100多亿条数据，在执行hash和sort的时候经常超出内存限制，被yarn杀掉，我的tm给了40g内存，每个有10个slot，每个slot3g内存。我也试过给更大的内存，但是没什么效果。不知道这是什么原因？

[DONG, Weike]

Hi,

建议使用 Profiling 工具查看下堆内内存的使用情况，或者使用 MAT
等内存泄漏分析工具，找出具体的瓶颈所在（有可能是用户自定义的数据结构导致的问题）。如果发现堆内占用不大，则可能是堆外内存（native
部分）导致的，那么也可以用 jemalloc 和 jeprof 等工具来辅助定位。

On Mon, Mar 23, 2020 at 10:12 PM faaron zheng <[hidden email]> wrote:

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> 大家好，我在用flink1.10执行sql时，当数据比较大的时候，3T左右，100多亿条数据，在执行hash和sort的时候经常超出内存限制，被yarn杀掉，我的tm给了40g内存，每个有10个slot，每个slot3g内存。我也试过给更大的内存，但是没什么效果。不知道这是什么原因？
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[LakeShen]

Hi farron ,

能否在详细描述一下你的 SQL 的逻辑



faaron zheng <[hidden email]> 于2020年3月23日周一 下午10:12写道：

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> 大家好，我在用flink1.10执行sql时，当数据比较大的时候，3T左右，100多亿条数据，在执行hash和sort的时候经常超出内存限制，被yarn杀掉，我的tm给了40g内存，每个有10个slot，每个slot3g内存。我也试过给更大的内存，但是没什么效果。不知道这是什么原因？
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[Xintong Song]

Hi Faaron,

内存超用被杀说明是 native memory 用的比实际配置多，常见有以下几种可能：

   - JVM Overhead 配置大小不够。这个默认大小是 TM 大小的 10%，但是不会超过 1G。你的情况是 TM
   的总内存比较大，可以尝试调大一点。相关配置项：taskmanager.memory.jvm-overhead.[min|max|fraction]
   - UDF 中使用了 native memory，可能是用户代码，也可能是依赖的第三方库。这种属于 task off-heap 内存，默认大小是
   0，相关配置项：taskmanager.memory.task.off-heap.size
   - 如果使用了 RocksDBStateBackend，也有可能 RocksDB 的内存超用。Flink 会设置 RocksDB
   使用的缓存大小为 managed memory 大小，但是我们发现 RocksDB 存在缺陷，在极个别情况下有可能会限制不住。可以尝试关闭
   RocksDB 的内存控制，这样 RocksDB 会使用默认缓存大小，不会随着 Flink TM
   的增大而增大。配置项：state.backend.rocksdb.memory.managed


Thank you~

Xintong Song



On Mon, Mar 23, 2020 at 10:15 PM LakeShen <[hidden email]> wrote:

> Hi farron ,
>
> 能否在详细描述一下你的 SQL 的逻辑
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> faaron zheng <[hidden email]> 于2020年3月23日周一 下午10:12写道：
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> 大家好，我在用flink1.10执行sql时，当数据比较大的时候，3T左右，100多亿条数据，在执行hash和sort的时候经常超出内存限制，被yarn杀掉，我的tm给了40g内存，每个有10个slot，每个slot3g内存。我也试过给更大的内存，但是没什么效果。不知道这是什么原因？
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[faaron zheng]

Hi，感谢大家的回复，经过我的分析和测试，我猜测是和taskmanager.network.blocking-shuffle.type=mmap 有关。我看了下监控，Mappred占用的内存会逐渐升至20多G甚至更高，从而导致超过yarn的限制被杀掉。另一方面，如果我配置成taskmanager.network.blocking-shuffle.type=file,监控Mappred一直为0，最后报错会是OutOfMemoryError:direct buffer memory 说明mmap和file用的是不同的存储。 我有还有两个疑问，一:file模式用的是direct中哪一部分memory。二：对于单表几个T的这种情况，两种模式如何降低内存不够的问题。 -------- 原始邮件 -------- 发件人： Xintong Song <[hidden email]> 日期： 2020年3月24日周二 上午9:58 收件人： user-zh <[hidden email]> 主 题： Re: Flink1.10执行sql超出内存限制被yarn杀掉 Hi Faaron, 内存超用被杀说明是 native memory 用的比实际配置多，常见有以下几种可能：    - JVM Overhead 配置大小不够。这个默认大小是 TM 大小的 10%，但是不会超过 1G。你的情况是 TM    的总内存比较大，可以尝试调大一点。相关配置项：taskmanager.memory.jvm-overhead.[min|max|fraction]    - UDF 中使用了 native memory，可能是用户代码，也可能是依赖的第三方库。这种属于 task off-heap 内存，默认大小是    0，相关配置项：taskmanager.memory.task.off-heap.size    - 如果使用了 RocksDBStateBackend，也有可能 RocksDB 的内存超用。Flink 会设置 RocksDB    使用的缓存大小为 managed memory 大小，但是我们发现 RocksDB 存在缺陷，在极个别情况下有可能会限制不住。可以尝试关闭    RocksDB 的内存控制，这样 RocksDB 会使用默认缓存大小，不会随着 Flink TM    的增大而增大。配置项：state.backend.rocksdb.memory.managed Thank you~ Xintong Song On Mon, Mar 23, 2020 at 10:15 PM LakeShen <[hidden email]> wrote: > Hi farron , > > 能否在详细描述一下你的 SQL 的逻辑 > > > > faaron zheng <[hidden email]> 于2020年3月23日周一 下午10:12写道： > > > > > > 大家好，我在用flink1.10执行sql时，当数据比较大的时候，3T左右，100多亿条数据，在执行hash和sort的时候经常超出内存限制，被yarn杀掉，我的tm给了40g内存，每个有10个slot，每个slot3g内存。我也试过给更大的内存，但是没什么效果。不知道这是什么原因？ > > > > > > > > > faaron zheng 邮箱：[hidden email] 签名由 网易邮箱大师 定制

[Xintong Song]

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> file模式用的是direct中哪一部分memory
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这部分内存开销按理说应该是归在 Network Memory，但是目前并没有，只能通过 Framework / Task Off-Heap
来配置。你可以关注一下 FLINK-15981 [1] 。

Thank you~

Xintong Song

[1] https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-15981

On Sat, Mar 28, 2020 at 9:25 AM faaron zheng <[hidden email]> wrote:

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> Hi，感谢大家的回复，经过我的分析和测试，我猜测是和taskmanager.network.blocking-shuffle.type=mmap
> 有关。我看了下监控，Mappred占用的内存会逐渐升至20多G甚至更高，从而导致超过yarn的限制被杀掉。另一方面，如果我配置成taskmanager.network.blocking-shuffle.type=file,监控Mappred一直为0，最后报错会是OutOfMemoryError:direct
> buffer memory
> 说明mmap和file用的是不同的存储。
>
> 我有还有两个疑问，一:file模式用的是direct中哪一部分memory。二：对于单表几个T的这种情况，两种模式如何降低内存不够的问题。
>
> -------- 原始邮件 --------
> 发件人： Xintong Song <[hidden email]>
> 日期： 2020年3月24日周二 上午9:58
> 收件人： user-zh <[hidden email]>
> 主 题： Re: Flink1.10执行sql超出内存限制被yarn杀掉
> Hi Faaron,
>
> 内存超用被杀说明是 native memory 用的比实际配置多，常见有以下几种可能：
>
>    - JVM Overhead 配置大小不够。这个默认大小是 TM 大小的 10%，但是不会超过 1G。你的情况是 TM
>
> 的总内存比较大，可以尝试调大一点。相关配置项：taskmanager.memory.jvm-overhead.[min|max|fraction]
>    - UDF 中使用了 native memory，可能是用户代码，也可能是依赖的第三方库。这种属于 task off-heap 内存，默认大小是
>    0，相关配置项：taskmanager.memory.task.off-heap.size
>    - 如果使用了 RocksDBStateBackend，也有可能 RocksDB 的内存超用。Flink 会设置 RocksDB
>    使用的缓存大小为 managed memory 大小，但是我们发现 RocksDB 存在缺陷，在极个别情况下有可能会限制不住。可以尝试关闭
>    RocksDB 的内存控制，这样 RocksDB 会使用默认缓存大小，不会随着 Flink TM
>    的增大而增大。配置项：state.backend.rocksdb.memory.managed
>
>
> Thank you~
>
> Xintong Song
>
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> On Mon, Mar 23, 2020 at 10:15 PM LakeShen <[hidden email]>
> wrote:
>
> > Hi farron ,
> >
> > 能否在详细描述一下你的 SQL 的逻辑
> >
> >
> >
> > faaron zheng <[hidden email]> 于2020年3月23日周一 下午10:12写道：
> >
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> 大家好，我在用flink1.10执行sql时，当数据比较大的时候，3T左右，100多亿条数据，在执行hash和sort的时候经常超出内存限制，被yarn杀掉，我的tm给了40g内存，每个有10个slot，每个slot3g内存。我也试过给更大的内存，但是没什么效果。不知道这是什么原因？
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> faaron zheng
> 邮箱：[hidden email]
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> <https://maas.mail.163.com/dashi-web-extend/html/proSignature.html?ftlId=1&name=faaron+zheng&uid=faaronzheng%40gmail.com&iconUrl=https%3A%2F%2Fmail-online.nosdn.127.net%2Fqiyelogo%2FdefaultAvatar.png&items=%5B%22%E9%82%AE%E7%AE%B1%EF%BC%9Afaaronzheng%40gmail.com%22%5D>
>
> 签名由 网易邮箱大师 <https://mail.163.com/dashi/dlpro.html?from=mail88> 定制
>

[kuailuohe]

关闭了RocksDB的内存控制后，是不是应该把taskmanager.memory.managed.size设置成0？



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