spark-shell java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded

当使用Spark-shell处理大规模数据文件时,可能会遇到OutofMemoryError错误,具体表现为GCoverheadlimitexceeded。本文介绍了一种通过增加driver内存配置(如使用spark-shell--driver-memory6G)来解决此问题的方法。

当用spark-shell读取大文件时报OutOfMemoryError错:

java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
2018-12-12 11:05:02 ERROR Utils:91 - Aborting task
2018-12-12 11:05:08 WARN  Executor:87 - Issue communicating with driver in heartbeater
org.apache.spark.rpc.RpcTimeoutException: Futures timed out after [10 seconds]. This timeout is controlled by spark.executor.heartbeatInterval
        at org.apache.spark.rpc.RpcTimeout.org$apache$spark$rpc$RpcTimeout$$createRpcTimeoutException(RpcTimeout.scala:47)
        at org.apache.spark.rpc.RpcTimeout$$anonfun$addMessageIfTimeout$1.applyOrElse(RpcTimeout.scala:62)
        at org.apache.spark.rpc.RpcTimeout$$anonfun$addMessageIfTimeout$1.applyOrElse(RpcTimeout.scala:58)
        at scala.runtime.AbstractPartialFunction.apply(AbstractPartialFunction.scala:36)
        at org.apache.spark.rpc.RpcTimeout.awaitResult(RpcTimeout.scala:76)
        at org.apache.spark.rpc.RpcEndpointRef.askSync(RpcEndpointRef.scala:92)
        at org.apache.spark.executor.Executor.org$apache$spark$executor$Executor$$reportHeartBeat(Executor.scala:835)
        at org.apache.spark.executor.Executor$$anon$2$$anonfun$run$1.apply$mcV$sp(Executor.scala:864)
        at org.apache.spark.executor.Executor$$anon$2$$anonfun$run$1.apply(Executor.scala:864)
        at org.apache.spark.executor.Executor$$anon$2$$anonfun$run$1.apply(Executor.scala:864)
        at org.apache.spark.util.Utils$.logUncaughtExceptions(Utils.scala:1945)
        at org.apache.spark.executor.Executor$$anon$2.run(Executor.scala:864)
        at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511)
        at java.util.concurrent.FutureTask.runAndReset(FutureTask.java:308)
        at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutureTask.access$301(ScheduledThreadPoolExecutor.java:180)
        at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutureTask.run(ScheduledThreadPoolExecutor.java:294)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
        at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
Caused by: java.util.concurrent.TimeoutException: Futures timed out after [10 seconds]
        at scala.concurrent.impl.Promise$DefaultPromise.ready(Promise.scala:223)
        at scala.concurrent.impl.Promise$DefaultPromise.result(Promise.scala:227)
        at org.apache.spark.util.ThreadUtils$.awaitResult(ThreadUtils.scala:220)
        at org.apache.spark.rpc.RpcTimeout.awaitResult(RpcTimeout.scala:75)
        ... 14 more

可采用如下方式解决:

spark-shell --driver-memory 6G

表示给driver分配6G内存

<think>嗯,用户遇到了Spark程序中的java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded错误,需要调优JVM堆内存配置来解决。首先,我得回忆一下这个错误的原因。根据引用[1]和[2],这个错误通常是因为JVM在垃圾回收上花费了太多时间,而回收的内存却很少,导致应用性能下降。可能的原因包括内存泄漏、堆内存不足或者数据处理不当。 接下来,我得考虑Spark的特点。Spark是基于内存的计算框架,如果数据量太大或者内存配置不合理,容易引发GC问题。用户可能需要调整堆内存大小,比如增加executor的内存,或者调整JVM参数。比如,设置-XX:-UseGCOverheadLimit可以绕过这个错误,但这只是临时解决方案,根本问题还是内存不足或者代码效率低。 另外,可能需要优化Spark的作业,比如减少shuffle操作,或者使用更高效的数据结构。比如,使用广播变量减少数据传输,或者调整分区数量,避免数据倾斜。用户的数据处理过程中可能有内存泄漏,比如未及时释放缓存,或者重复创建对象,需要检查代码。 还要考虑JVM的垃圾回收器选择。比如,G1垃圾回收器适合大内存和多核环境,可能比默认的Parallel GC更高效。同时,调整新生代和老年代的比例,比如设置-XX:NewRatio,可能有助于减少GC时间。 用户可能需要分步骤来解决问题:首先调整内存配置,然后优化代码,最后考虑GC调优。同时,监控工具如Spark UI和JVM的GC日志分析也很重要,可以定位具体问题所在。比如,通过GC日志查看Full GC的频率和耗时,判断是否有内存泄漏或者需要调整堆大小。 需要提醒用户,单纯增加堆内存可能不是根本解决办法,如果数据量超过集群资源,可能需要增加节点或者调整数据分区方式。此外,检查代码中的持久化策略,避免不必要的缓存,及时释放资源也很关键。</think>### Spark程序出现`java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded`的解决方案 #### 1. 错误原因分析 该错误表示JVM在垃圾回收(GC)时花费了超过98%的时间,但仅回收了不到2%的堆内存,导致应用性能急剧下降[^1][^2]。在Spark中,常见原因包括: - **内存不足**:Executor分配的堆内存过小,无法处理数据量。 - **数据倾斜**:某些分区的数据量远大于其他分区,导致单任务内存溢出。 - **代码低效**:频繁创建对象或未释放缓存(如过度使用`cache()`)。 - **GC配置不当**:未使用适合Spark的垃圾回收策略。 --- #### 2. 调优步骤与配置 ##### **步骤1:调整Spark内存配置** - **增加Executor内存**:通过`spark.executor.memory`调整堆内存(默认1G),例如: ```bash spark-submit --executor-memory 8g ... ``` - **控制堆外内存**:调整`spark.executor.memoryOverhead`(默认executor内存的10%),防止堆外内存(如网络缓冲)不足: ```bash spark-submit --conf spark.executor.memoryOverhead=2048 ... ``` ##### **步骤2:优化代码** - **减少数据缓存**:避免不必要的`cache()`或`persist()`,及时用`unpersist()`释放。 - **使用广播变量**:对小数据集使用`broadcast`,减少数据传输。 - **调整分区数**:通过`repartition()`或`coalesce()`平衡分区,避免数据倾斜。 ##### **步骤3:JVM参数调优** - **启用G1垃圾回收器**(适合大内存场景): ```bash spark-submit --conf "spark.executor.extraJavaOptions=-XX:+UseG1GC" ``` - **调整GC策略**: ```bash # 增大新生代区域,减少Full GC频率 --conf "spark.executor.extraJavaOptions=-XX:NewRatio=3" ``` - **绕过GC限制(临时方案)**: ```bash --conf "spark.executor.extraJavaOptions=-XX:-UseGCOverheadLimit" ``` ##### **步骤4:监控与分析** - **查看Spark UI**:分析各Stage的内存使用和GC时间。 - **启用GC日志**: ```bash --conf "spark.executor.extraJavaOptions=-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps" ``` 通过日志定位频繁GC的代码段。 --- #### 3. 调优示例 ```bash spark-submit \ --executor-memory 8g \ --conf spark.executor.memoryOverhead=4096 \ --conf "spark.executor.extraJavaOptions=-XX:+UseG1GC -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35" \ --conf spark.sql.shuffle.partitions=200 \ your_app.py ``` --- #### 4. 其他注意事项 - **数据序列化**:使用Kryo序列化减少内存占用: ```bash --conf spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer ``` - **资源动态分配**:启用`spark.dynamicAllocation.enabled=true`,根据负载自动调整Executor数量。 ---
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