hiveSQL执行报错container exited with a non-zero exit code 143

<think>嗯...用户遇到了HiveSQL执行时容器返回143错误的问题，这在大数据作业中挺常见的。让我仔细分析一下这个错误码的含义和可能的解决方案。用户提供的几个引用很有价值：143在Unix系统中通常表示进程收到SIGTERM信号后被强制终止。结合引用1和引用3的内容来看，这往往是因为容器资源不足导致系统主动杀死的进程。用户看起来是个有一定Hadoop经验的开发者，因为这个错误需要排查资源管理和日志系统。注意到引用3提到一个重要线索：nodemanager默认会删除失败任务的container日志！这点很关键。用户可能已经尝试过查看常规日志但无果。需要考虑教ta如何保存临时日志或者查询YARN应用日志。内存问题应该优先排查，因为143最常见的原因是OOM。需要检查的参数包括mapreduce.map.memory.mb和yarn.scheduler.maximum-allocation-mb。同时要注意Hive的tez容器内存设置，这个容易忽略。磁盘空间的问题用户可能没意识到，特别是在使用临时表或sortmergejoin时。比如上次有个用户就是在/tmp空间不足时遇到完全相同的错误码。需要给出详细的解决步骤：从资源参数调整到日志获取方法，再到可能的操作系统限制问题。特别是要提醒开启container日志保留功能，引用3给出了重要的yarn.nodemanager.delete.debug-delay.sec参数。用户没提运行环境，但经验告诉我可能是在CDH集群上。需要区分YARN和Tez两种执行引擎的不同配置方式。另外，任务重试虽然能临时解决但治标不治本，这要写在"不靠谱"方案里。考虑设计的问题要围绕常见陷阱：内存参数作用域、日志收集方式、Linux系统限制检查等。特别是第三个关于container运行时长的问题，很多用户会忽略yarn.nodemanager.linux-container-executor的资源限制功能。</think> HiveSQL 作业执行中出现 `Container exited with a non-zero exit code 143` 错误，这通常意味着 **YARN容器被系统主动终止（通常是资源超标）**。根据引用[1]和[3]，以及Hadoop/YARN的常见行为，原因和解决方案如下： --- ### **错误原因分析** 1. **资源超出限制（最常见原因）**： * **内存超标（OOM）**：容器进程使用的内存超出了YARN分配给它的内存上限（`yarn.nodemanager.resource.memory-mb`， `mapreduce.map.memory.mb`， `mapreduce.reduce.memory.mb` 等配置限制）。为保护节点，系统会发送`SIGTERM(15)`信号终止容器，返回码`143(128+15)`。 * **CPU/虚拟内存超标**：系统监控发现容器的实际资源消耗（CPU时间或虚拟内存）持续超出配置限制。 2. **手动终止**：运维人员或调度器（如`yarn application -kill`）主动请求终止任务。 3. **操作系统级OOM Killer**：节点物理内存资源耗尽时，Linux内核的OOM Killer会终止占用内存大的进程（包括YARN容器），导致非零退出码 [^1][^3]。 4. **日志缺失问题**：如引用[3]所述，YARN默认会在任务失败时**删除Container日志**（除非配置了调试保留），这给排查增加了难度。 --- ### **解决方案** #### **1. 检查并调整资源分配** * **确认当前资源配置**： ```sql SET mapreduce.map.memory.mb; -- 查看Map任务内存设置 SET mapreduce.reduce.memory.mb; -- 查看Reduce任务内存设置 SET yarn.app.mapreduce.am.resource.mb; -- 查看ApplicationMaster内存 ``` * **增加容器内存**：根据作业复杂度**合理增大**内存分配： ```sql SET mapreduce.map.memory.mb = 4096; -- 例如增加Map内存到4GB SET mapreduce.reduce.memory.mb = 8192; -- 例如增加Reduce内存到8GB ``` * **检查堆内存与堆外内存比例**：确保 `-Xmx` 小于分配的Container内存（建议留10-20%给堆外）。 * **监控集群资源状况**：确保有足够的可用内存（使用 `yarn node -list -all` 查看节点资源） [^1][^3]。 #### **2. 强制保留失败日志** * **配置YARN保留失败Container日志**（关键！解决引用[3]的日志缺失问题）： 在 `yarn-site.xml` 中增加： ```xml <property> <name>yarn.nodemanager.delete.debug-delay.sec</name> <value>600</value> <!-- 日志保留时长(秒)，默认0即立即删除 --> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.log.retain-seconds</name> <value>86400</value> <!-- 普通日志保留时间 --> </property> ``` 重启NodeManager后，日志将保留在 `$HADOOP_HOME/logs/userlogs/` 目录下供排查 [^3]。 #### **3. 检查操作系统资源** * **确认节点物理内存/磁盘空间是否耗尽**： ```bash free -h # 查看内存使用 df -h /tmp # 查看临时目录空间 ``` * **检查内核日志**：排查是否有Linux OOM Killer活动： ```bash dmesg -T | grep -i "killed process" # 搜索被杀进程记录 ``` #### **4. 优化HiveSQL作业** * **避免数据倾斜**：使用 `DISTRIBUTE BY` 或 `SORT BY` 重新分布键值，防止单Reducer负载过大。 * **减少中间数据量**： ```sql SET hive.exec.compress.intermediate=true; -- 启用Map输出压缩 SET mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec; ``` * **合理设置Map/Reduce数量**： ```sql SET mapred.max.split.size=256000000; -- 控制每个Map处理的数据量 SET hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=256000000; -- 每个Reducer处理量 ``` #### **5. 临时规避措施（仅限测试）** 如引用[1]所述，可尝试**重跑作业**（若偶然性资源竞争导致）。但**强烈建议优先按上述方案根治**。 --- **总结**：错误143的核心是容器因资源超标被终止。优先调整内存配置（内存配置通常太小）、保留日志深入分析，并结合SQL优化减少资源需求。通过保留日志可以获取更精确的失败线索（如Java Heap Dump或系统日志）。