spark 之 运行报错：Failed to allocate a page (67108864 bytes), try again.

最新推荐文章于 2025-09-18 11:12:33 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-18 11:12:33 发布 · 6.2k 阅读 · 7 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#spark #allocate  #fail

本文介绍了当遇到Spark任务内存管理器无法分配内存的问题时（具体表现为67108864字节页面分配失败），如何通过调整driver和executor的内存配置来解决问题。
部署运行你感兴趣的模型镜像

目录：

  • 1、问题：Failed to allocate a page (67108864 bytes),
  • 2、解决

1、问题

WARN memory.TaskMemoryManager: Failed to allocate a page (67108864 bytes), try again.

2、解决

spark-submit  shell 中 driver 和 executor 的内存不够，将 driver 和 executor 内存都调大即可。

 

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Linly-Talker

Linly-Talker

AI应用

Linly-Talker是一款创新的数字人对话系统，它融合了最新的人工智能技术，包括大型语言模型（LLM）、自动语音识别（ASR）、文本到语音转换（TTS）和语音克隆技术

记一次Spark报错：Failed to allocate a page (67108864 bytes), try again.
南风知我意
06-26 3561
业务那边给了个需求，我们这边完成的话需要两个表进行join操作，小表（4800万条）大表（26亿条）。典型的小表和大表join，首先想到的就是 Broadcast Join对其进行一个最佳处理。
spark（sparkSQL）报错 WARN TaskMemoryManager: Failed to allocate a page (bytes), try again.
samur2的博客
02-15 4353
背景 最近在跑 sparkSQL的时候，执行到一半，频繁打印日志报错： WARN TaskMemoryManager: Failed to allocate a page (104876 bytes), try again. WARN TaskMemoryManager: Failed to allocate a page (104876 bytes), try again. … 原因 执行任务的内存不够，需要频繁回收资源 解决办法 1、优化sql脚本。（首选，当时我就是这么解决的） 2、增加driver内
解决“无足够可用内存”错误：Visual Studio 2010剪切复制内存优化实战
最新发布
weixin_32099703的博客
09-18 613
为确保虚拟内存机制在关键时刻发挥缓冲作用，应遵循以下四项基本原则：容量合理：建议设置为物理内存的1.5 倍，最低不少于 4GB；位置优先：必须放置于SSD 或 NVMe 固态硬盘，避免 HDD 成为性能瓶颈；大小固定：启用“自定义大小”，初始大小 = 最大大小，防止运行时扩展卡顿；集中部署：仅在一个磁盘设置主页面文件，避免跨盘 I/O 分散造成碎片化。
spark报错：apache.spark.memory.TaskMemoryManager - Failed to allocate a page (6710 bytes), try again.
m0_69097184的博客
10-20 556
17510 [Executor task launch worker for task 2.0 in stage 1.0 (TID 3)] WARN org.apache.spark.memory.TaskMemoryManager - Failed to allocate a page (67108864 bytes), try again. 17195 [Executor task launch worker for task 4.0 in stage 1.0 (TID 5)] WARN org.
记一个Spark Excutor Dead问题解决过程(memory.TaskMemoryManager: Failed to allocate a page)
微步的博客
12-10 1万+
一、问题现象 通过Spark UI查看Excutors，发现存在Excutor Dead的情况     进一步查看dead Excutor stderr日志，发现如下报错信息 WARN memory.TaskMemoryManager: Failed to allocate a page (67108864 bytes), try again   二、解决过程 打开GC日志...
zeppline 报大量的 Failed to allocate a page 错误
weixin_42660215的博客
01-25 1251
跑SQL就报这个问题, spark 很卡 WARN [2019-01-25 07:23:33,827] ({broadcast-exchange-0} TaskMemoryManager.java[allocatePage]:300) - Failed to allocate a page (2097152 bytes), try again. WARN [2019-01-25 07:23:34...
Android 启动模拟器是出现“Failed to allocate memory: 8”错误提示的原因及解决办法
zhujinghao09的专栏
01-09 1673
Android 启动模拟器是出现“Failed to allocate memory: 8”错误，模拟器无法启动，如下图： 原因：设置了不正确AVD显示屏模式，4.0版默认的模式为WVGA800，改成WXGA720后导致不支持。 解决办法：编辑这个AVD，将Skin -> Build in的参数改回默认参数。 欢迎转载并说明转自：http://blog.csdn.net/aminfo/a
spark driver: Failed to allocate
qq_40841339的博客
12-19 726
spark driver failed allocate page broadcast
spark-sql 多表关联( union all) TaskMemoryManager: Failed to allocate a page (8388608 bytes)
赵英超的博客
08-10 517
如果资源充足那就需要增加driver内存和调整spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold内存，可以根据需要开启spark.broadcast.compress=true。因为spark.sql.adaptive.enabled=true开启自动调优，spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=2G。在使用多表关联的时候慎重开启spark.sql.adaptive.enabled=true。
故障：Failed to allocate a 65109516 byte allocation with 4191168 free bytes and 56MB until OOM
weixin_43194854的博客
04-02 5270
AndroidOOM问题描述过程测试方案调试largeHeapde作用hardwareAccelerated作用总结 描述 在执行图片加载或使用bitmap时，图片过大会出现Failed to allocate a 65109516 byte allocation with 4191168 free bytes and 56MB until OOM 过程 经过计算确实发现是由于设备内存不够导致的现象，也是与bitmap或图片加载时占用内存过大导致 测试 方案 通过网上查询，找到方法为添加 android:l
netty内存泄露:failed to allocate 16777216 byte(s) of direct memory (used: 2181038080, max: 2192572416)
weixin_44329964的博客
08-11 5363
netty内存泄露
AndroidFailedtoallocatememory8错误提示的原因及解决办法
08-28
Android启动模拟器Failedtoallocatememory8错误提示的原因及解决办法
Android模拟器”Failed To Allocate memory 8″错误如何解决
01-04
Android在启动模拟器AVD时，出现下面的异常：“Failed to allocate memory: 8”，怎么办？ 此错误是我们在允许AVD时，选择了默认的AVD插件所致。 解决方法：减少分配的内存大小。修改AVD的配置文件，将选项“hw.ramSize=1024”从1024改为256。如图所示： 感谢阅读，希望能帮助到大家，谢谢大家对本站的支持！ 您可能感兴趣的文章:Android 出现问题Installation error: INSTALL_FAILED_CONFLICTING_PROVIDER解决办法Android模拟器安装A
错误调试：failed to allocate 4.75G (5102921216 bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY
计算机视觉
10-18 4565
原文：https://blog.csdn.net/strive_for_future/article/details/81292865?utm_source=copy 1）需要指定GPU，代码头部添加如下代码： import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 2）限制当前脚本可用显存，代码头部添加第一行，session 语句进行如第二...
Throwing OutOfMemoryError “Failed to allocate a 116177264 byte allocation with 16777216 free bytes a
chezabo6116的博客
05-23 737
从提供的日志信息来看，你的应用遇到了OutOfMemoryError（内存不足错误），具体原因是在尝试分配一个116,177,264字节的内存块时失败了，而当时系统只剩下大约16,777,216字节（即16MB）的可用内存，并且直到应用达到内存上限（OOM）前还有约78MB的内存可以使用。通过上述策略，你可以有效地管理和减少应用的内存使用，从而避免OutOfMemoryError。使用Android Studio的Profiler工具检查应用的内存使用情况，定位内存消耗高的部分。4. 增加应用的内存限制。
failed to allocate 18.41M (19300352 bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY
qq_36362060的博客
06-13 1万+
tensorflow 训练时出现failed to allocate 18.41M (19300352 bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY 我在ubuntu16.04中安装的是tensorflow-gpu1.6.0版本的，在使用jupyter notebook训练时出现了failed to allocate 18.41M (19300352 ...
ERROR：Failed to allocate 119 blocks
weixin_33860553的博客
02-20 258
　　在编译android源码时，出现下面错误：　 1 make_ext4fs -l 167772160 -a system out/target/product/Mary/system.img.ext4 out/target/product/Mary/system 2 Creating filesystem with parameters: 3 Size: 167772160 4 ...
解决 “Failed to allocate a 34959372 byte allocation with 16777216 free bytes and 21MB until OOM“ 的错误
m0_67171379的博客
04-20 4204
这是由于在 Android 程序运行时，RAM中缓存太多文件或反复实例化相同的位图和视频造成的内存不足现象。android:hardwareAccelerated="false" 表示应用程序不使用硬件加速。android:largeHeap="true" 表示应用程序可以使用更多的内存。在 AndroidManifest.xml 文件下添加如下代码。
Failed to allocate memory within the configured max blocking time 60000 ms
热门推荐
翻身咸鱼的博客
08-28 1万+
Failed to allocate memory within the configured max blocking time 60000 ms kafka生产者写入消息的时候出现了这个问题。 网上的一般方法是设置 batch.size = 0，一般都是可以的。具体怎么设置，为什么会出现这个问题，下面我会详细分析。   首先我想了一下，最近代码做过什么变动。 我们用kafka放爬取的...
org.apache.spark.shuffle.fetchfailedexception: failed to allocate 16777216 b
04-30
org.apache.spark.shuffle.fetchfailedexception: failed to allocate 16777216 b 是指Spark内部的shuffle操作在执行过程中出现了错误，无法分配16MB的内存资源。shuffle操作是指在进行数据分区之后，将分散在不同节点上的数据重新组合，以便在后续的计算中进行处理。但是在进行shuffle操作时，需要占用大量的内存资源，若资源不足，则会导致操作失败。 造成内存不足的原因可能有很多，例如集群节点配置不足、并发任务过多等。若在运行Spark作业时出现类似的错误，需要进行如下操作： 1.检查集群节点的配置是否满足需求，如果节点的内存资源不足，建议升级节点配置或者增加节点数量。 2.检查并发任务量是否过大，如有紧急任务可以调整其他任务的优先级。可以通过调整Spark的配置参数来限制并发任务量，以减少内存的占用。 3.对于JVM内存限制不足的问题，可以根据实际情况调整其配置参数，增加相应的内存资源。 总之，在进行shuffle操作时，需要根据实际情况合理分配内存资源，以避免出现内存不足的问题，从而保证Spark作业的稳定运行。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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