上述代码中,我们通过创建SparkSession对象来启动Spark应用,然后读取数据并进行相应的处理。最后,我们执行了一个简单的SQL查询,并使用show()方法显示结果。通过观察作业执行的过程和结果,可以判断是否解决了"spark Java heap space"问题。 5. 验证解决方案 在测试通过后,我们需要验证解决方案是否有效。可以通过以下步骤来...
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.maxResultSize=4g \--conf spark.sql.shuffle.partitions=200\--conf spark.executor.memoryOverhead=2g \ myapp.jar 1. 2. 3. 4....
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space java.lang.OutOfMemoryError:GC overhead limit exceeded 这两种错误之前我一直认为是executor的内存给的不够,但是仔细分析发现其实并不是executor内存给的不足,而是driver的内存给的不足。在standalone client模式下用spark-submit提交任务时(standalone模式部署时,默认使用...
Exception in thread "qtp502891368-62" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 17/04/17 17:57:36 WARN SingleThreadEventExecutor: Unexpected exception from an event executor: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 17/04/17 17:57:36 ERROR Executor: Exception in task 0.0 in stage 3....
原因:是由于没有在java.library.path上加上snappy库 解决方法:修改spark-default.conf配置文件加上:spark.executor.extraLibraryPath /data/Install/hadoop/lib/native 或者spark.executor.extraJavaOptions -Djava.library.path=/data/Install/hadoop/lib/native Spark-sql在执行时将一个很小的文件拆分成了20个task进行...
解决方案:已使用Spark导入的数据,如果需要被Hive或Impala使用,建议在EMR控制台中Spark服务配置页面的spark-defaults.conf页签下,增加spark.sql.parquet.writeLegacyFormat=true配置后重新导入数据。 Shuffle报错 java.lang.IllegalArgumentException: Size exceeds Integer.MAX_VALUE ...
Spark的Java堆内存溢出错误。具体来说,错误信息"java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space"就明确指出了问题。这通常发生在Spark作业处理的数据量超过了为其Java虚拟机(JVM)分配的可用堆内存。 解决这个问题的方法有几种,尝试以下操作: 增加执行器的内存你可以通过增加spark.executor.memory配置项的值来增加每个Sp...
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space。 java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded。 Cannot allocate memory。 The job has been killed by "OOM Killer", please check your job's memory usage。 解决方案: 设置Executor内存。
1.1.1 【基本不操作】spark.memory.offHeap.size Spark 1.6 开始引入了Off-heap memory(SPARK-11389)。这种模式不在 JVM 内申请内存,而是调用 Java 的 unsafe 相关 API 进行诸如 C 语言里面的 malloc() 直接向操作系统申请内存,由于这种方式不经过 JVM 内存管理,所以可以避免频繁的 GC,这种内存申请的缺点是必须...
Spark SQL DataFrame与RDD交互 javasparksqlscala Spark SQL 支持自动将 JavaBeans 的 RDD 转换为 DataFrame。使用反射获取的 BeanInfo 定义了表的 schema。目前为止,Spark SQL 还不支持包含 Map 字段的 JavaBean。但是支持嵌套的 JavaBeans,List 以及 Array 字段。你可以通过创建一个实现 Serializable 的类并为其所有...