spark报错OutOfMemory

本文分享了在使用Spark处理几千万数据量时遇到的性能瓶颈及解决方案,包括通过repartition进行数据预分区、调整map操作、优化join操作避免数据溢出,以及针对常见错误的应对策略和配置文件调整技巧。

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

最近在使用spark进行分析的时候 几千万的数据量感觉不多 但是跑起来非常慢

内存溢出OutOfMemory

1.然后在有使用map的地方 在map之前进行分区repartition

2.join会有shuffle产生 shuffle也会产生数据溢出

3.map也可以换成 mapPartitions 并且适当调整分区数 200 400 

其他的还有很多 我用的就这些 然后任务可以跑出来。

 

还有什么错误 比如 reset by peer还有什么255的错误

报错信息没有记录

然后使用配置文件去调整

config.set("spark.network.timeout","100000")
    config.set("spark.executor.heartbeatInterval","100s")
    config.set("spark.executor.memory", "50g")
    config.set("spark.shuffle.blockTransferService", "nio")

没用

主要是代码问题。。。

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值