spark(sparkSQL)报错 WARN TaskMemoryManager: Failed to allocate a page (bytes), try again.

在执行SparkSQL任务时遇到中途频繁打印内存分配失败的日志,原因是内存不足。通过优化SQL脚本,例如在子查询中使用`DISTINCT`关键字减少数据量,从800w和1.2kw降至11w,成功解决问题。此外,还可以考虑增加Driver内存。对于大规模表的JOIN操作,可以采用先对较小表进行`GROUP BY`来降低数据量,提高查询效率。

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内存, --driver-memory 6G

我当时的sql 简化如下:

select name 
from stu
where id in (select id from in_stu);

stu数据量为 800w, in_stu 数据量为 1.2kw

优化为:

select name 
<
<think>好的,我现在需要解决用户关于Spark报错的问题。用户提到了几个具体的错误,比如FetchFailedException、shuffle output file not found、executor丢失等。首先,我得回忆一下常见的Spark错误处理步骤,并结合用户提供的引用内容来分析。 首先,用户引用了三个资料。引用1提到处理FetchFailedException的方法,可能涉及调整分区数或内存设置。引用2指出堆外内存不足可能导致executor丢失,建议增加内存参数。引用3则涉及HDFS块丢失或损坏,需要检查HDFS状态或网络问题。我需要将这些信息整合到回答中。 接下来,我应该按照用户的要求,结构清晰地分步骤解答。用户可能需要解决方案的步骤,比如检查错误类型、调整分区、内存调优、检查HDFS和网络等。每个步骤需要结合引用内容,并自然地添加引用标识。 还要注意用户提到的系统级指令,比如使用正确的中文回答,生成相关问题,并且格式正确。我需要确保数学表达式用$...$,但看起来这个问题可能不涉及数学公式,所以可能不需要。但如果有参数设置,比如内存值,可能需要用行内格式,比如$spark.yarn.executor.memoryOverhead$。 然后,生成相关问题需要考虑用户可能的后续疑问,比如如何监控Spark任务、动态分区调整的方法、预防错误的措施等。这些问题应该与用户的问题相关,并且帮助用户深入理解解决方案。 最后,确保回答真实可靠,引用正确,并且符合用户的中文要求。检查是否有遗漏的步骤,或者是否有更常见的解决方案需要补充,比如检查数据倾斜或者调整序列化方式等。但根据提供的引用,主要涉及内存、分区、HDFS,所以需要围绕这些点展开。</think>### Spark报错解决方案分步指南 #### 一、定位错误类型 1. **FetchFailedException** 通常发生在Shuffle阶段,表现为`Failed to connect to executor`或`Missing output location`,需优先检查数据分区是否合理[^1]。 ```shell # 错误示例 org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException: Failed to connect to executor ``` 2. **Executor丢失/内存溢出** 若出现`executor lost`或`out of memory`,需检查堆外内存是否不足,通过增加`spark.yarn.executor.memoryOverhead`参数[^2]。 3. **HDFS块丢失** 错误提示`Could not obtain block: BP-...`时,需检查HDFS文件完整性或网络连通性[^3]。 --- #### 二、通用解决步骤 1. **调整分区数量** 减少数据倾斜影响,通过`repartition`或`coalesce`重新分配数据: ```scala val df = spark.read.parquet("path").repartition(1000) ``` 分区数建议设为集群总核心数的2-3倍[^1]。 2. **内存调优** - **增加堆外内存**:在提交任务时添加参数: ```bash --conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=4096 ``` 建议堆外内存设为$executor \ memory \times 0.1$,不超过8192MB。 - **优化序列化**:使用Kryo序列化减少内存占用: ```scala spark.conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") ``` 3. **检查HDFS与网络** - 执行HDFS文件完整性检查: ```shell hdfs fsck /path/to/file -blocks ``` - 使用`telnet`验证节点间网络连通性: ```shell telnet <executor_ip> 4040 ``` --- #### 三、高级优化方法 1. **启用推测执行** 对慢任务启动备份执行,避免单点故障: ```bash --conf spark.speculation=true ``` 2. **调整Shuffle参数** 增加Shuffle读写缓冲区: ```bash --conf spark.shuffle.file.buffer=64k \ --conf spark.reducer.maxSizeInFlight=96m ``` ---
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