Spark中collect方法报错java.lang.OutOfMemoryError:Java heap space

本文分析了Spark中collect方法导致的`java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space`错误，强调了collect操作在分布式环境中的弊端，如耗时和可能引发内存溢出。建议通过使用foreach、take或saveAsTextFile等方法规避问题。另外，介绍了collectPartitions作为替代选项，但其仍可能导致内存问题，返回二维数组。

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具体报错信息：

在执行val arr = data.collect()的时候报错
java.lang.OutOfMemoryError:Java heap space

1.collect的作用

Spark内有collect方法，是Action操作里边的一个算子，这个方法可以将RDD类型的数据转化为数组，同时会从远程集群是拉取数据到driver端。

2.已知的弊端

首先，collect是Action里边的，根据RDD的惰性机制，真正的计算发生在RDD的Action操作。那么，一次collect就会导致一次Shuffle，而一次Shuffle调度一次stage，然而一次stage包含很多个已分解的任务碎片Task。这么一来，会导致程序运行时间大大增加，属于比较耗时的操作，即使是在local模式下也同样耗时。
其次，从环境上来讲，本机local模式下运行并无太大区别，可若放在分布式环境下运行，一次collect操作会将分布式各个节点上的数据汇聚到一个driver节点上，而这么一来，后续所执行的运算和操作就会脱离这个分布式环境而相当于单机环境下运行，这也与Spark的分布式理念不合。
最后，将大量数据汇集到一个driver节点上，并且像这样val arr = data.collect()，将数据用数组存放，占用了jvm堆内存，可想而知，是有多么轻松就会内存溢出。