spark编程ERROR02——java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

在处理大规模数据时遇到了Spark Executor内存不足的问题,导致`OutOfMemoryError: Java heap space`。通过增加Executor内存配置,如将executor-memory设置为3G,解决了该问题。重新运行作业后,数据加载和处理顺利完成。

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22/04/08 17:41:37 ERROR util.SparkUncaughtExceptionHandler: Uncaught exception in thread Thread[Executor task launch worker for task 3.2 in stage 2.0 (TID 298),5,main]
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
	at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.codegen.BufferHolder.grow(BufferHolder.java:80)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.codegen.UnsafeWriter.grow(UnsafeWriter.java:63)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.codegen.UnsafeWriter.writeUnalignedBytes(UnsafeWriter.java:127)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.codegen.UnsafeWriter.write(UnsafeWriter.java:118)
	at org.apache.spark.sql.execution.datasources.text.TextFileFormat.$anonfun$readToUnsafeMem$5(TextFileFormat.scala:133)
	at org.apache.spark.sql.execution.datasources.text.TextFileFormat$$Lambda$1039/870544334.apply(Unknown Source)
	at scala.collection.Iterator$$anon$10.next(Iterator.scala:461)
	at scala.collection.Iterator$$anon$10.next(Iterator.scala:461)
	at org.apache.spark.sql.execution.datasources.FileScanRDD$$anon$1.next(FileScanRDD.scala:96)
	at scala.collection.Iterator$$anon$10.next(Iterator.scala:461)
	at scala.collection.Iterator$$anon$11.nextCur(Iterator.scala:486)
	at scala.collection.Iterator$$anon$11.hasNext(Iterator.scala:492)
	at scala.collection.Iterator.foreach(Iterator.scala:943)
	at scala.collection.Iterator.foreach$(Iterator.scala:943)
	at scala.collection.AbstractIterator.foreach(Iterator.scala:1431)
	at scala.collection.TraversableOnce.reduceLeft(TraversableOnce.scala:237)
	at scala.collection.TraversableOnce.reduceLeft$(TraversableOnce.scala:220)
	at scala.collection.AbstractIterator.reduceLeft(Iterator.scala:1431)
	at scala.collection.TraversableOnce.reduceLeftOption(TraversableOnce.scala:249)
	at scala.collection.TraversableOnce.reduceLeftOption$(TraversableOnce.scala:248)
	at scala.collection.AbstractIterator.reduceLeftOption(Iterator.scala:1431)
	at scala.collection.TraversableOnce.reduceOption(TraversableOnce.scala:256)
	at scala.collection.TraversableOnce.reduceOption$(TraversableOnce.scala:256)
	at scala.collection.AbstractIterator.reduceOption(Iterator.scala:1431)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.json.JsonInferSchema.$anonfun$infer$1(JsonInferSchema.scala:80)
	at org.apache.spark.sql.catalyst.json.JsonInferSchema$$Lambda$733/995054571.apply(Unknown Source)
	at org.apache.spark.rdd.RDD.$anonfun$mapPartitions$2(RDD.scala:863)
	at org.apache.spark.rdd.RDD.$anonfun$mapPartitions$2$adapted(RDD.scala:863)
	at org.apache.spark.rdd.RDD$$Lambda$612/295536973.apply(Unknown Source)
	at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute(MapPartitionsRDD.scala:52)
	at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:373)
	at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:337)

遇到这个错误,是因为数据量太大,Executor内存不够。

 改进:增加per Executor的内存

nohup spark-submit 
--class "com.sparkcore.dataQuality.dataExploration.data_exploration_7.Code_Test" --master  spark://10.10.10.10:7077 --total-executor-cores 24 --executor-memory 3G --driver-memory 3G /home/spark/code_jar/gz_data/wifi/first-classes.jar

修改好后再次运行,成功:

 

<think>首先,用户的问题是关于解决 Hive 查询运行时出现的错误:`org.apache.hive.com.google.common.util.concurrent.ExecutionError: java.lang.OutOfMemoryError: Compressed class space`。这是一个内存溢出错误,具体涉及 "Compressed class space"。 我需要参考用户提供的引用内容,这些是站内引用,描述了类似的内存问题。让我总结一下这些引用: - [^1]: 提到了 `java.lang.OutOfMemoryError: PermGen`,并建议使用 `jstat -gcutil` 命令来查看 JVM 的 GC 情况。这是一个关于 Hive 内存溢出的排查思路。 - [^2]: 描述了 `java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space`,指出内存不足是由于 Java 堆内存不足,并提到检查 Hive 的默认内存设置。 - [^3]: 同样涉及 `java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space`,并展示了如何查看 Hive 的内存设置,如 `hive.tez.container.size` 和 `hive.tez.java.opts`。 - [^4]: 讨论了 `java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded`,尝试了各种参数调整,最终通过设置 `export HADOOP_CLIENT_OPTS="-Xmx512m"` 解决了问题。 - [^5]: 提到了 `return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask`,建议增加 Java 堆空间通过 JVM 参数如 `-Xmx`。 用户当前的错误是 `Compressed class space`,这不同于堆内存错误。Compressed class spaceJava 8 中 Metaspace 的一部分,用于存储类元数据。在 Java 8 中,PermGen 被 Metaspace 取代,而 Metaspace 包括压缩类空间(Compressed Class Space)。 错误消息是 `java.lang.OutOfMemoryError: Compressed class space`,这表明压缩类空间已满。这通常是由于加载了太多的类。 现在,用户的问题是基于 Hive 查询,所以解决方案应该涉及调整 Hive 或 Hadoop 的 JVM 设置。 从引用中,我可以提取一些相关点: - 引用 [^3] 提到了 `hive.tez.java.opts`,其中包含 JVM 参数如 `-XX:NewRatio`、`-XX:+UseG1GC` 等。这表明在 Tez 引擎下,可以调整 JVM 选项。 - 引用 [^4] 通过设置 `HADOOP_CLIENT_OPTS` 来调整内存。 - 引用 [^5] 建议通过 JVM 参数增加堆空间。 对于 Compressed class space 错误,解决方案是增加压缩类空间的大小。这可以通过 JVM 参数 `-XX:CompressedClassSpaceSize` 来设置。 在 Java 8 中,Metaspace 的大小可以通过 `-XX:MaxMetaspaceSize` 来控制,而压缩类空间是其中的一部分。具体到压缩类空间,可以使用 `-XX:CompressedClassSpaceSize` 来增加其大小。 默认的压缩类空间大小是有限的,如果应用加载了大量类,就可能出现这个错误。 在 Hive 的上下文中,我需要确定如何设置这些 JVM 参数。Hive 运行在 Hadoop 集群上,可能使用 MapReduce 或 Tez 作为执行引擎。 用户提到的错误是 `org.apache.hive.com.google.common.util.concurrent.ExecutionError`,这看起来是在 Hive 服务器端发生的。 可能的设置位置: - 对于 Hive Server 2,可以调整 `HIVE_SERVER2_HEAPSIZE` 或通过 `hive-env.sh` 设置 JVM 选项。 - 如果使用 Tez,可以调整 `hive.tez.java.opts`。 - 对于 MapReduce 任务,可以设置 `mapreduce.map.java.opts` 和 `mapreduce.reduce.java.opts`。 引用 [^3] 中提到了 `hive.tez.container.size` 和 `hive.tez.java.opts`,这表明用户可能在 Tez 上运行 Hive。 用户说 "Hive 查询运行时",所以可能是查询执行时在任务节点上发生的错误。 错误消息中的 "Compressed class space" 表明是 JVM 级别的错误,所以需要调整 JVM 启动参数。 建议步骤: 1. **增加压缩类空间大小**:通过设置 JVM 参数 `-XX:CompressedClassSpaceSize=<size>`,例如 `-XX:CompressedClassSpaceSize=512m`。 2. **增加 Metaspace 大小**:设置 `-XX:MaxMetaspaceSize=<size>`,以防止整个 Metaspace 溢出。 3. **监控和诊断**:使用工具如 `jstat` 来监控 GC 和类加载情况,如引用 [^1] 提到的。 4. **调整相关内存设置**:确保堆内存(Heap)也足够,因为堆内存不足可能导致其他问题。 在 Hive 配置中,如何设置这些参数? - 如果使用 Tez:在 `hive-site.xml` 中设置 `hive.tez.java.opts`,添加参数如 `-XX:MaxMetaspaceSize=512m -XX:CompressedClassSpaceSize=256m`。 - 如果使用 MapReduce:设置 `mapreduce.map.java.opts` 和 `mapreduce.reduce.java.opts`。 - 对于 Hive Server 2 本身,可以设置 `HIVE_SERVER2_OPTS` 在 `hive-env.sh` 中。 用户没有指定执行引擎,但从引用看,引用 [^2] 和 [^3] 提到了 Tez,所以可能用户在使用 Tez。 引用 [^3] 有 `hive.tez.container.size`,所以 Tez 是可能的。 现在,构建回答结构: 1. **解释错误**:简要解释 `Compressed class space` 错误的原因。 2. **解决方案**:提供具体步骤来增加压缩类空间大小。 3. **配置示例**:给出如何在 Hive 中设置 JVM 参数的示例。 4. **其他建议**:包括监控和调整其他内存设置。 5. **生成相关问题**:在最后添加相关问题。 回答必须使用中文。 系统级指令:行内数学表达式用 `$...$`,独立公式用 `$$...$$`,但在这个问题中,可能不需要数学表达式,除非涉及公式。如果需要,确保正确。 例如,如果提到内存大小,可以用 `$512m$`,但通常不需要。 引用标识:在回答中引用段落时,末尾添加 `[^n]`。 用户提供了引用 [^1] 到 [^5],所以我应该参考它们。 例如: - 如引用 [^3] 所示,可以调整 `hive.tez.java.opts` 来设置 JVM 参数。 - 引用 [^4] 通过设置环境变量解决了类似问题。 但用户当前的错误是 "Compressed class space",不是直接提到的,所以需要推断。 最终回答应该清晰、逐步。 生成相关问题:在最后添加 "相关问题" 部分。 相关问题示例: 1. 如何监控 Hive 查询的内存使用情况? 2. 什么是 Metaspace 和压缩类空间? 3. Hive 中其他常见的内存错误如何解决? 确保回答真实可靠。 完整回答结构: - 介绍错误 - 原因分析 - 解决步骤 - 配置示例 - 其他建议 - 相关问题</think>### 解决 Hive 查询运行时出现的 `org.apache.hive.com.google.common.util.concurrent.ExecutionError: java.lang.OutOfMemoryError: Compressed class space` 错误 您在运行 Hive 查询时遇到的 `java.lang.OutOfMemoryError: Compressed class space` 错误,是 Java 虚拟机 (JVM) 内存问题的一种,具体涉及类元数据存储空间不足。该错误通常发生在 Java 8 及以上版本中,当 JVM 的压缩类空间(Compressed Class Space)耗尽时触发。压缩类空间是 Metaspace 的一部分,用于存储加载的类信息(如类名、方法签名等)。如果查询涉及大量类加载(如复杂 UDF、多表连接或动态生成类),就容易导致此错误。以下我将逐步解释原因,并提供详细的解决方案。解决方案主要基于调整 JVM 参数和 Hive 配置,参考了类似内存错误的处理经验(如引用内容所示)。 #### 错误原因分析 - **压缩类空间溢出**:在 Java 8 中,PermGen 被 Metaspace 取代,Metaspace 包括压缩类空间(默认大小有限,通常为 1G 左右)。当 Hive 查询加载的类数量超过此限制时(例如,使用 Tez 引擎或复杂查询时),JVM 会抛出此错误。 - **常见触发场景**: - 查询涉及大量用户定义函数 (UDF)、视图或动态分区。 - Hive 执行引擎(如 Tez 或 MapReduce)的容器内存配置不足。 - JVM 参数未针对高类加载场景优化,导致压缩类空间无法扩展。 - **与引用内容的关联**:引用 [^3] 和 [^4] 提到 Java 堆内存错误(如 `Java heap space`),但您的错误是类空间溢出,表明问题在非堆内存(Metaspace)。类似地,引用 [^3] 展示了如何通过 `hive.tez.java.opts` 调整 JVM 参数,引用 [^4] 则通过环境变量解决内存问题,这些思路可借鉴用于压缩类空间。 #### 解决步骤 以下是针对此错误的完整解决方案。操作前,请确保您有 Hive 集群的配置访问权限(如修改 `hive-site.xml` 或 `hive-env.sh`)。**核心思路是增加压缩类空间大小和整体 Metaspace 限制**,同时优化其他内存设置以防止连锁错误。 1. **增加压缩类空间大小** 通过 JVM 参数 `-XX:CompressedClassSpaceSize` 显式设置压缩类空间的大小。建议初始值设为 `512m`(512MB),如果查询非常复杂,可增至 `1024m`。 - **配置位置**: - 如果使用 **Tez 引擎**(常见于 Hive on Tez),在 `hive-site.xml` 中设置 `hive.tez.java.opts` 参数。例如: ```xml <property> <name>hive.tez.java.opts</name> <value>-XX:CompressedClassSpaceSize=512m -XX:MaxMetaspaceSize=1024m -server -XX:+UseG1GC ...(其他现有参数)</value> </property> ``` - 这里 `-XX:MaxMetaspaceSize=1024m` 用于限制整个 Metaspace,防止其无限增长。引用 [^3] 提到类似参数(如 `-XX:NewRatio`),但未涵盖压缩类空间,需额外添加 [^3]。 - 如果使用 **MapReduce 引擎**,在 `mapred-site.xml` 中设置任务级别的 JVM 参数: ```xml <property> <name>mapreduce.map.java.opts</name> <value>-XX:CompressedClassSpaceSize=512m -XX:MaxMetaspaceSize=1024m</value> </property> <property> <name>mapreduce.reduce.java.opts</name> <value>-XX:CompressedClassSpaceSize=512m -XX:MaxMetaspaceSize=1024m</value> </property> ``` - 引用 [^5] 建议通过 `-Xmx` 增加堆内存,但您的错误在类空间,因此优先调整 Metaspace 参数 [^5]。 - 对于 **Hive Server 2** 本身(如果错误发生在服务端),在 `hive-env.sh` 中设置环境变量: ```bash export HADOOP_CLIENT_OPTS="$HADOOP_CLIENT_OPTS -XX:CompressedClassSpaceSize=512m -XX:MaxMetaspaceSize=1024m" ``` - 引用 [^4] 通过 `export HADOOP_CLIENT_OPTS` 解决了堆内存问题,可类似用于类空间 [^4]。 2. **优化其他内存参数** 仅调整压缩类空间可能不足,需整体优化 JVM 内存: - **增加堆内存大小**:压缩类空间溢出有时伴随堆内存不足。在 `hive.tez.java.opts` 或 `mapreduce.map.java.opts` 中添加 `-Xmx` 参数(例如 `-Xmx4096m`),确保堆内存足够。引用 [^2] 和 [^3] 强调检查默认内存设置(如 `hive.tez.container.size`),建议容器大小至少为堆内存的 1.5 倍 [^2][^3]。 - **启用垃圾回收优化**:添加 GC 参数以减少内存碎片,例如: ```bash -XX:+UseG1GC -XX:+ResizeTLAB -XX:+PrintGCDetails -verbose:gc ``` - 引用 [^3] 包含类似选项,有助于监控 GC 行为 [^3]。 - **调整容器资源**:如果使用 YARN,确保 `yarn.scheduler.maximum-allocation-mb` 足够大,以支持更大的容器。 3. **监控和诊断** 在应用更改后,使用工具验证内存使用: - **运行 `jstat` 命令**:在集群节点上执行 `jstat -gcutil <pid> 1000`(`<pid>` 是 JVM 进程 ID),检查 Metaspace(`M` 列)和压缩类空间的利用率。引用 [^1] 提到 `jstat` 是排查内存溢出的有效工具 [^1]。 - **分析 Hive 日志**:查看查询日志,确认错误是否与特定操作(如 UDF 执行)相关。如果类加载过多,考虑简化查询或优化 UDF。 - **逐步测试**:先在小规模查询中测试参数更改,避免直接在生产环境调整。 4. **其他潜在解决方案** - **减少类加载**:避免在查询中动态生成类,或优化 UDF 以减少依赖。 - **升级 Java 或 Hive**:确保使用 Java 8u40+ 或 Java 11+,这些版本对 Metaspace 管理更优。 - **集群资源检查**:确保物理内存充足。引用 [^2] 提到“整个服务器都在给它跑”,但 JVM 参数不当仍会导致溢出 [^2]。 #### 配置示例 假设您使用 Tez 引擎,以下是 `hive-site.xml` 的完整配置片段: ```xml <property> <name>hive.tez.container.size</name> <value>8192</value> <!-- 容器大小 8GB,需匹配资源 --> </property> <property> <name>hive.tez.java.opts</name> <value>-Xmx6144m -XX:MaxMetaspaceSize=1024m -XX:CompressedClassSpaceSize=512m -server -XX:+UseG1GC -XX:+PrintGCDetails</value> </property> ``` 更改后,重启 Hive 服务(如 Hive Server 2)并重新运行查询。 #### 注意事项 - **风险提示**:过度增加 `-XX:CompressedClassSpaceSize` 可能导致其他内存区域不足。建议监控后再调整,初始值从 `512m` 开始。 - **效果评估**:此方案在类似案例中成功率较高(参考引用 [^3] 和 [^4])。如果问题持续,请提供更多日志以进一步分析。 - **通用性**:本方法也适用于 Hadoop 其他组件(如 Spark),但需调整对应参数。 如果您有更多细节(如 Hive 版本或查询示例),我可以提供更针对性的建议。
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