container killed by yarn for exceeding memory limits 54.2g of 53g physic

当一个容器被YARN杀死时，是因为它超出了已分配给它的内存限制。在这种情况下，容器的使用内存为54.2G，而给定的物理内存限制为53G。

YARN是用于在Apache Hadoop集群上进行作业调度和资源管理的框架。它负责为容器分配所需的资源，例如内存和CPU。每个容器都有一个分配给它的内存限制，以确保集群中的资源可以按照计划分配和使用。

当容器使用的内存超过了分配给它的限制时，YARN会将其标记为超出内存限制，并杀死容器。这是为了防止容器继续使用过多的资源，从而导致集群中的其他作业受到影响。

要解决这个问题，有几种可能的方法。首先，可以检查作业的配置，确保容器被分配了足够的内存来执行其任务。如果容器的任务确实需要大量的内存，那么可以增加集群中的可用内存量，或者减少其他作业的内存需求，以便为该容器提供更多的资源。

此外，还可以尝试优化作业以减少其内存使用量。这可能包括使用更高效的算法或数据结构，或者优化代码以减少不必要的内存分配。通过这些方法，可以减少容器使用的内存量，并避免超出内存限制而被YARN杀死。

总之，当一个容器被YARN杀死因为超出内存限制时，需要检查作业的配置和资源分配，以及尝试优化作业以减少内存使用。这样可以避免类似的问题，并确保作业能够在分配的资源范围内正常运行。

相关问题

Out of memory: Killed process

"Out of memory: Killed process" 是 Linux 系统中的一种提示信息，意思是进程因为内存不足被系统强制终止。这通常发生在进程请求的内存超出了系统可用的内存限制时，或者进程本身存在内存泄漏等问题导致内存占用过高时。

如果你遇到了这个问题，可以尝试以下解决方法：

1. 增加系统可用内存。可以使用更高配置的服务器或者扩容内存。
2. 优化程序的内存使用。检查程序是否存在内存泄漏等问题，尽可能减少内存占用。
3. 调整系统内存限制。可以通过修改ulimit等相关参数来调整系统内存限制，但需要注意调整过程中可能会对系统稳定性造成影响，需要慎重操作。

需要注意的是，如果你是在云服务器上面运行程序，还需要检查是否存在服务器限制内存使用的策略。有些云服务商可能会限制内存使用，当使用的内存超出限制时，会触发系统的OOM（Out of Memory）机制，强制终止进程。

distcp报错Container killed by the ApplicationMaster. Container killed on request. Exit code is 143 Container exited with a non-zero exit code 143.

这个错误通常是由于资源不足或者任务超时引起的。可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 增加任务的内存和CPU资源，可以通过调整yarn-site.xml中的yarn.scheduler.minimum-allocation-mb和yarn.scheduler.maximum-allocation-mb参数来实现。

2. 增加任务的超时时间，可以通过调整mapreduce.task.timeout参数来实现。

3. 检查源和目标文件系统的可用空间是否足够，如果空间不足可能会导致任务失败。

4. 检查网络连接是否正常，如果网络连接不稳定可能会导致数据传输失败。

希望这些方法能够帮助您解决问题。