apache-spark - Spark 驱动程序 pod 被杀死，状态为 'OOMKilled'

Question

我们正在使用 spark 2.4.5 在 Kubernetes 集群上运行 Spark Streaming 应用程序。
该应用程序通过 Kafka 主题接收大量数据(每 3 毫秒一条消息)。正在使用 4 个执行程序和 4 个 kafka 分区。
在运行时，驱动程序 Pod 的内存不断增加，直到它被 K8s 以“OOMKilled”状态杀死。执行者的内存没有面临任何问题。
使用此命令检查驱动程序 pod 资源时:

kubectl top pod podName

我们可以看到内存增加到 1.4GB，并且 pod 被杀死。
但是，在 Spark UI 上检查驱动程序的存储内存时，我们可以看到存储内存未完全使用(50.3 KB/434 MB)。 有什么区别吗驱动程序存储内存 ，以及 包含驱动程序的 pod 的内存 ?
有没有人有过类似问题的经验？
任何帮助，将不胜感激。
以下是有关该应用程序的更多详细信息:

Kubernetes 版本:1.18

Spark 版本:2.4.5

Spark 流上下文的批处理间隔:5 秒

输入数据速率:1 条 kafka 消息，每 3 毫秒

Scala 语言

Answer 1

简而言之，执行器内存由三部分组成:

反向内存 (300MB)

用户内存 ((all - 300MB)*0.4)，用于数据处理逻辑。

Spark 内存 ((all-300MB)*0.6( spark.memory.fraction ))，用于 Spark 中的缓存和 shuffle。

除此之外，还有 max(executor memory * 0.1, 384MB) ( 0.1 是 spark.kubernetes.memoryOverheadFactor )K8s 中非 JVM 内存使用的额外内存。
在 K8S 中通过内存开销添加执行器内存限制应该可以解决 OOM。
您也可以减少 spark.memory.fraction为用户内存分配更多 RAM。