spark任务为什么会被yarn kill掉?

　　当YARN杀死Spark任务时，通常是由于以下几种情况：

　　1.资源不足：

　　YARN 资源管理器可能会监视集群中可用的资源。如果资源不足以支持 Spark 任务所需的内存或 CPU，则 YARN 可能会选择终止某些任务以确保集群的稳定性和其他应用程序的正常运行。这可能是由于其他资源密集型的应用程序正在运行，消耗了大部分资源。

　　2.任务失败：

　　当Spark任务出现严重错误或异常时，它可能会被YARN终止。这可能是由于代码错误、内存溢出、网络问题或数据问题等导致的任务失败。YARN会尝试重新启动失败的任务，但如果任务持续失败，YARN可能会选择杀死它以防止进一步资源浪费。

　　3.超时：

　　YARN可能会设置任务运行的时间限制。如果Spark任务超出了预定义的时间限制，YARN可能会强制终止该任务，以确保集群中的资源得到有效利用，防止长时间运行的任务占用资源。

　　4.资源预留不足：

　　在YARN中，队列可以配置为对特定类型的应用程序保留资源。如果Spark应用程序所需的资源超出了所分配队列的限制，YARN可能会终止任务。

　　要解决这些问题，我们可以：

　　1.调整资源配置：

　　确保Spark应用程序请求的资源与集群配置相匹配。这可能需要调整内存分配、CPU 核心数等参数。

　　2.优化代码和性能：

　　确保我们的Spark代码经过优化，避免内存泄漏、低效算法或不必要的数据移动，以减少资源消耗并提高任务执行效率。

　　3.监控和调试：

　　使用监控工具监视任务的运行情况，识别可能导致任务失败的问题。日志和监控数据可以帮助定位问题并做出相应调整。

　　4.调整YARN配置：

　　可能需要调整YARN的配置，如队列资源限制、超时设置等，以更好地适应我们的应用程序需求。

　　总之，YARN终止Spark任务通常是为了确保集群资源的有效使用和其他应用程序的顺利运行。通过合理配置资源、优化代码和监控任务，可以减少这类问题的发生。