Spark PCA 特征时 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

本文针对使用Spark进行PCA计算时出现的内存溢出问题,提供了具体的解决方案。通过对任务配置参数的调整,如增大driver内存分配,成功解决了大规模数据集处理过程中的技术难题。

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

1、背景:样本量在2W左右,特征数在1W左右;利用spark 的pca 特征时,总报错 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space;

2、解决方法:

spark.driver.maxResultSize", "40g"  产生的结果大于默认的1024M,需要的话设置大点;

 --driver-memory 100g (大点)


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