spark-OutOfMemory:GC overhead limit exceeded 解决

Spark 总结项目一---报错:GC overhead limit exceeded & thread task-result-getter-2 六、spark集群报错:GC overhead limit exceeded & thread task-result-getter-2 难点: 集群提交spark报错代码 xxxxxx 20/09/16 03:58:51 WARN scheduler.TaskSetManager: Stage 26 contains a task of very large size (1319 KB). The maximum recommended task size is 100 KB. 20/09/1 阅读详情

今天准备跑自己的spark程序,但是运行过程中遇到了OutOfMemory:GC overhead limit exceeded的错误。

原以为是数据集太大,google了一番,以为是内存不够了,但是在webui一看其实数据集好像也不是很大,但是还是尝试提高了内存配置,通过提高spark.executor.memory和spark.shuffle.memoryFraction,降低spark.storage.memoryFraction,来提高机器可用的堆空间。

再次运行发现,问题依旧。在苦恼中找到Spark User Mailing List的一个问答帖,有人和我遇到了同样的问题。在帖子里发现了一个新的解释:executor core数量太多,导致了多个core之间争夺gc时间以及资源(应该主要是内存资源),最后导致大部分的时间都花在了gc上。

根据他的建议,我把core数量从4调到了1(也是挺极端的,真是为了成功运行,我拼了),方法是:由于我是spark standalone集群模式,所以直接编辑conf/spark-env.sh中的SPARK_EXECUTOR_CORES

运行,成功了。

真是不可思议,本来并行是为了提高速度和效率,但是这里却反而导致了运行失败。具体原因其实还不清楚,关于jvm的gc我也不甚了解,甚至也是今天我才尝试设置spark的其他环境参数,还是要多加学习啊!

spark 2.X 疑难问题汇总 当前spark任务都是运行在yarn上,所以不用启动长进程worker,也没有master的HA问题,所以主要的问题在任务执行层面。 作业故障分类 故障主要分为版本,内存和权限三方面。 - 各种版本不一致 - 各种内存溢出 - 其他问题 版本不一致 1)java版本不一致 报错:java.lang.UnsupportedClassVersionError: com/im 阅读详情

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amghost
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