内容简介：这篇文章记录了Spark应用开发过程遇到的各种问题及解决方案。主要来自于个人开发的实践，也有部分解决方案来自互联网，如有不足之处欢迎批评指正。这个是Spark应用常见错误。JVM堆内存空间不足。解决方案如下：这个也是Spark应用常见错误，由于GC时间过长导致的。解决方案如下：
这篇文章记录了Spark应用开发过程遇到的各种问题及解决方案。主要来自于个人开发的实践，也有部分解决方案来自互联网，如有不足之处欢迎批评指正。 本人会持续更新转载请保留原文地址
问题描述及解决方案
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space错误
这个是Spark应用常见错误。JVM堆内存空间不足。解决方案如下：
- 首先要判断是Driver或者Executor出现OOM，通过–driver-memory或者–executor-memory进行调整。
- 如果是Spark SQL或者Spark Streaming的程序，建议适当地提高heap size。
java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded错误
这个也是Spark应用常见错误，由于GC时间过长导致的。解决方案如下：
- 直接通过–driver-memory或者–executor-memory增加heap size
- 修改GC policy。可以使用-XX:UseG1GC或者-XX:UseParallelGC
编译OK，运行时出NoClassDefineError错误
这个错误非常清晰，根本原因就是jar没有放入classpath之中。首先需要判断到底是Driver还是Executor缺少这个jar包。
- 将jar包路径配置到spark.driver.extraClassPath或者spark.executor.extraClassPath。
- 将jar包路径通过spark-submit的–driver-class-path或者–executor-class-path指定。
其实，spark-submit还有一个–packages参数，这个参数让Spark通过Maven从本地或者远程的repository处获取jar包。这个参数看似非常方便，但实际使用的时候不是很实用。因为Hadoop和Spark集群应用一般都是部署在内网的，为了数据安全，一般情况都是无法访问外网的。
org.apache.spark.SparkException: Task not serializable
关于这个问题有单独的一篇文章进行分析，详见： Spark Troubleshooting - Task not serializable问题分析
java.io.IOException: No space left on device错误
具体stack trace如下：
stage 89.3 failed 4 times, most recent failure:
Lost task 38.4 in stage 89.3 (TID 30100, rhel4.cisco.com): java.io.IOException: No space left on device
at java.io.FileOutputStream.writeBytes(Native Method)
at java.io.FileOutputStream.write(FileOutputStream.java:326)
at org.apache.spark.storage.TimeTrackingOutputStream.write(TimeTrackingOutputStream.java:58)
at java.io.BufferedOutputStream.flushBuffer(BufferedOutputStream.java:82)
at java.io.BufferedOutputStream.write(BufferedOutputStream.java:126)
这个错误是由于，Spark “scratch” space不足，具体路径通过spark.local.dir参数设置，默认是/tmp。官方对于scratch space的解释是
Directory to use for "scratch" space in Spark, including map output files and RDDs that get stored on disk. This should be on a fast, local disk in your system. It can also be a comma-separated list of multiple directories on different disks.
spark.driver.maxResultSize超出错误
数据拉回Driver端是有限制的，通过spark.driver.maxResultSize控制：
- 默认是1g
- 可以设置为0或者unlimited
- 如果设置成unlimited就不会再遇到这个错误，取而代之的是OOM。
java.lang.IllegalArgumentException: Size exceeds Integer.MAX_VALUE
具体stack trace如下：
java.lang.IllegalArgumentException: Size exceeds Integer.MAX_VALUE at sun.nio.ch.FileChannelImpl.map(FileChannelImpl.java:828) at org.apache.spark.storage.DiskStore.getBytes(DiskStore.scala:123) at org.apache.spark.storage.DiskStore.getBytes(DiskStore.scala:132) at org.apache.spark.storage.BlockManager.doGetLocal(BlockManager.scala:51 7) at org.apache.spark.storage.BlockManager.getLocal(BlockManager.scala:432) at org.apache.spark.storage.BlockManager.get(BlockManager.scala:618) at org.apache.spark.CacheManager.putInBlockManager(CacheManager.scala:146 ) at org.apache.spark.CacheManager.getOrCompute(CacheManager.scala:70)
这个问题是由于shuffle block大于2GB导致的，这个是Spark实现上的一个问题。Spark使用ByteBuffer作为storing blocks。
val buf = ByteBuffer.allocate(length.toInt) * ByteBufferislimitedbyInteger.MAX_SIZE
这就是2GB的由来。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:
本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。
产品经理的20堂必修课
徐建极 / 人民邮电出版社 / 2013-9-1 / 59.00元
《产品经理的20堂必修课》以作者八年的产品经理工作实践为基础，通过系统的理论结合丰富的实例的方法，全面地总结了作为一名互联网产品经理所应掌握的知识。 《产品经理的20堂必修课》分为三大部分。 讲产品：深入剖析互联网产品成功的要素，分别从需求导向、简单原则、产品运营、战略布局等维度，分析如何让产品在残酷的互联网竞争中脱颖而出。 讲方法：着重分析优秀的产品团队运作的工作方法和程序，详......一起来看看 《产品经理的20堂必修课》 这本书的介绍吧!
