执行如下代码时报错

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# encoding:utf-8
from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession


conf = SparkConf().setMaster('yarn')
sc = SparkContext(conf=conf)
spark = SparkSession(sc)
rdd = spark.read.csv('/spark/gps/GPS1.csv')
print rdd.count()
print rdd.repartition(10000).count()
print rdd.repartition(10000).collect()  # 报错 spark-OutOfMemory:GC overhead limit exceeded
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执行命令

spark-submit --master yarn bigdata.py

报错内容

spark-OutOfMemory:GC overhead limit exceeded

 

在执行 count 时没什么问题，各种参数影响不大；但是在执行 collect 时，总是报错

 

原因分析

1. collect 导致数据回传 Driver，致使 Driver 内存溢出

解决方法是增加 Driver 内存

spark-submit --master yarn --executor-cores 4 --driver-memory 3G  bigdata.py

 

2. executor-core 数量太多，导致多个 core 之间争夺 GC 时间以及资源，最后导致大部分时间都花在了 GC 上

解决方法是减少 core 数量

spark-submit --master yarn --executor-cores 1  bigdata.py

 

 

 

 

参考资料：

https://blog.csdn.net/amghost/article/details/45303315