1. 增加Java堆空间大小 可以通过增加JVM参数-Xmx和-Xms来增加Java堆空间的大小。-Xmx参数用于设置最大堆大小,-Xms参数用于设置初始堆大小。通过调整这些参数,可以为Spark应用程序提供更多的内存。 spark-submit--classcom.example.MyApp--master yarn \--executor-memory8g \--driver-memory4g \--conf spark.driver...
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。
1. 增加Java堆空间 可以使用--driver-memory参数来增加驱动程序的堆空间。例如: spark-submit--classyour_main_class --driver-memory 4g your_jar_file.jar 1. 这里将驱动程序的堆空间增加到4GB。同样地,也可以使用--executor-memory参数来增加执行器的堆空间。 2. 优化内存使用 调整Spark应用程序的内存使用方式...
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 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...
Spark 引入了堆外(Off-heap)内存,使之可以直接在工作节点的系统内存中开辟空间,进一步优化了内存的使用; 堆内内存受到 JVM 统一管理,堆外内存是直接向操作系统进行内存的申请和释放。 1.堆内内存 要点如下: 堆内内存的大小由–executor-memory或spark.executor.memory参数配置。
1、内存溢出(out of memory):指程序在申请内存时,没有足够的内存空间供其使用。 常见: 栈内存溢出(java.lang.StackOverflowError):在一个函数中调用自己 堆内存溢出(java.lang.OutOfMemoryError:Java heap space):java堆中new一个很大的对象。 2、内存泄露(memory leak):对象无法释放或无法被垃圾回收,造成内存浪...
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space There are too many tasks? PS: Every thing is ok when the input data is about 225 MB. How can I solve this problem? If your nodes are configured to have 6g maximum for Spark (and are leaving a little for other processes), then use 6g...
--conf spark.memory.offHeap.size=50g \ --driver-memory=12g The oom error is triggered by (at the bottow of the stack trace) by org.apache.spark.util.collection.ExternalSorter.writePartitionedFile(ExternalSorter.scala:706) Logs : Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space at ...
在默认情况下堆外内存并不启用,可通过配置spark.memory.offHeap.enabled参数启用,并由spark.memory.offHeap.size参数设定堆外空间的大小。除了没有other空间,堆外内存与堆内内存的划分方式相同,所有运行中的并发任务共享存储内存和执行内存。 1.3 接口 Spark为存储内存和执行内存的管理提供了统一的接口——MemoryManager...
为了避免OOM（Out of Memory）错误，可以采取以下措施：1. 合理配置Executor内存：可以通过调整Spark配置...