java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded

本文深入探讨了Spark Executor内存管理,包括堆内和堆外内存规划,以及如何应对`java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded`问题。Spark通过逻辑上规划存储和执行内存来优化内存使用,但无法精确控制堆内内存,导致可能出现内存溢出异常。堆外内存使用Unsafe API实现精确管理,提高性能。统一内存管理允许动态占用,但也需要开发者注意存储内存过大可能引发的性能问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在这里插入图片描述

Bug信息

Executor task launch worker for task XXXXXX ERROR Executor: Exception in task XX.X in stage X.X (TID XXXXXX)
java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded

Bug本质原因

Executor内存不足

Executor内存管理

堆内和堆外内存规划

作为一个 JVM 进程,Executor 的内存管理建立在 JVM 的内存管理之上,Spark 对 JVM 的堆内(On-heap)空间进行了更为详细的分配,以充分利用内存。同时,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。

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