OutOfMemoryError是 Java 虚拟机(JVM)在内存不足时抛出的异常。在 Spark 中,这个异常通常发生在执行任务时,因为 Spark 需要在内存中存储大量的数据。 2. 常见原因 2.1 数据过大 当处理的数据量超过集群的内存容量时,就可能触发OutOfMemoryError。 2.2 内存分配不当 如果为 Spark 集群分配的内存过小,或者内存分配...
这样下一次运行出现OutOfMemoryError的时候会将executor和driver的堆栈使用情况dump出来。 使用Memory Analyzer 工具对dump出来的堆栈内存进行分析,下载地址https://www.eclipse.org/mat/ 分析dump文件发现堆栈使用正常。登陆spark UI界面,进入Executors页面,查看driver和各个executor内存分配及使用情况。 发现driver的memory分配...
private val warehouseLocation: String = new File("spark-warehouse").getAbsolutePath def main(args: Array[String]): Unit = { Logger.getLogger("org.apache.hadoop").setLevel(Level.WARN) Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.WARN) Logger.getLogger("org.spark_project.jetty").setLevel...
java.lang.OutOfMemoryError:GC overhead limit exceeded spark属性方面调整: 一般这两个异常是由于executor或者driver内存设置的不够导致的,driver设置过小的情况不过相对较小,一般是由于executoer内存不足导致的。 不过不论是哪种情况,我们都可以通过提交命令或者是spark的配置文件指定driver-memory和executor-memory的内...
spark的collect是action算子,所有最后会以数组的形式返回给driver端,当数据太大的时候就会出现堆内存溢出。OutofMemoryError:java heap space。 在spark中默认的数据的存储是1G的大小,spark.default.memory(default 1G) 解决方案:以saveAsTextFile算子将收集到的数据在文本的形式收集到本地磁盘或hdf文件系统。
打开Spark 历史记录服务器中的事件时收到以下错误: 复制 scala.MatchError: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space (of class java.lang.OutOfMemoryError) 原因 此问题的常见原因是打开大型 Spark 事件文件时缺少资源。 Spark 堆大小默认设置为 1 GB,但大型 Spark 事件文件所需的大小可能超过此值。
spark-submit Test.py --executor-memory 12G Then I am getting error like below: 17/12/2913:27:18INFO FileScanRDD: Reading File path: file:///C:/Users/test/Desktop/Test.txt,range:402653184-536870912, partition values: [empty row]17/12/2913:27:18INFO CodeGenerator: Code generatedin22.743725...
Spark应用程序无应答或者崩溃 Driver日志中出现OutOfMemoryErrors或者GC相关的错误. 互动性非常低或根本不存在。 驱动程序JVM的内存使用率很高 可能的解决方法 可能是代码中使用了诸如collect之类的操作将过大的数据集收集到驱动程序节点。 可能使用了广播连接,但广播的数据太大。 可以使修改Spark的最大广播连接配置来更...
do no edit code, but give more memory to your executors, as well as give more memory-overhead. [spark.executor.memory or spark.driver.memoryOverhead] I would advise being careful with the increase and use only as much as you need. Each job is unique in terms of its memory requirem...
它给我 outOfMemory 错误。 Java heap Space 。此外,此错误后我无法对 Spark 执行任何操作,因为它失去了与 Java 的连接。它给出 Py4JNetworkError: Cannot connect to the java server。 看起来堆空间很小。我怎样才能将它设置为更大的限制? 编辑: 我在运行前尝试过的事情: sc._conf.set('spark.executor.m...