hive on spark, container与executor内存分配

Question

hive ON SPARK，用的是容量调度器，跑了一个任务，yarn界面看到executor节点的container内存为8G，但打开spark的web界面发现executor只有3.6G，那么剩下的4.4G是干什么用了？

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

在这种情况下，剩下的4.4G内存可能被用来给YARN容器启动executor进程时预留的一些内存，例如Java进程内存、堆外内存、JVM调优参数等。这些额外的内存预留是为了确保executor在运行过程中不会因为内存不足而导致程序失败。 下面是一个可能的解释和示例代码：

1. Java进程内存：Java进程在启动时需要一定的内存空间，即使executor JVM堆大小设置为3.6G，在实际运行时Java进程可能需要更多的内存来支持JVM的运行。
2. 堆外内存：在某些情况下，executor可能需要使用到堆外内存（off-heap memory）来存储一些数据，这部分内存并不包含在executor的堆内存中。
3. JVM调优参数：在Spark应用中，可能会配置一些JVM调优参数，例如MaxDirectMemorySize、Metaspace大小等，这些都会占用额外的内存空间。 示例代码中，假设executor内存设置为3.6G，但实际运行时，可能需要超过3.6G的内存来支持Java进程内存、堆外内存等。这时可以尝试增加executor的内存大小，以确保程序正常运行。

# 修改executor内存配置为6G
spark-submit --conf spark.executor.memory=6G ...

综上所述，剩下的4.4G内存可能被用来支持Java进程内存、堆外内存等，为确保程序正常运行。如果需要更准确的内存使用情况，可以通过日志或其他监控工具来查看内存使用情况。