提交Spark任务时Driver端提示运行内存超限 问题背景与现象 运行内存超限导致提交Spark任务失败。 原因分析 在Driver日志中直接打印申请的executor memory超过集群限制。 ... INFO Client: Verifying our application

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Spark Core内存调优 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-default

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r内存都需要相应增大。 您可以根据实际任务数量的多少，为Driver设置一个合适的内存。 将“spark-defaults.conf”中的“spark.driver.memory”配置项或者“spark-env.sh”中的“SPARK_DRIVER_MEMORY”配置项设置为合适大小。

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度增大时，Driver内存都需要相应增大。 您可以根据实际任务数量的多少，为Driver设置一个合适的内存。 将“spark-defaults.conf”中的“spark.driver.memory”配置项设置为合适大小。 在使用spark-submit命令时，添加“--driver-memory

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度增大时，Driver内存都需要相应增大。 您可以根据实际任务数量的多少，为Driver设置一个合适的内存。 将“spark-defaults.conf”中的“spark.driver.memory”配置项设置为合适大小。 在使用spark-submit命令时，添加“--driver-memory

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执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出 问题 执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出，日志内容如下。 16/04/19 15:56:22 ERROR

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之。 val conf = new SparkConf() conf.set("spark.default.parallelism", 24) 在“$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf”文件中配置“spark.default.parallelism”的值，优先级最低。

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Spark Core内存调优 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-default

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0T的TPCDS测试套会出现内存不足的现象 问题 在Driver内存配置为10G时，Beeline/JD BCS erver模式下连续运行10T的TPCDS测试套，会出现因为Driver内存不足导致SQL语句执行失败的现象。 回答 当前在默认配置下，在内存中保留的Job和Stage的UI数据个数为1000个。

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memoryOverhead的值为最终值。 同样的参数还有driver的overhead内存设置：spark.driver.memoryOverhead 解决步骤 使用新版本参数设置executor的overhead内存： spark.executor.memoryOverhead=4096

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0T的TPCDS测试套会出现内存不足的现象 问题 在Driver内存配置为10G时，Beeline/JDB CS erver模式下连续运行10T的TPCDS测试套，会出现因为Driver内存不足导致SQL语句执行失败的现象。 回答 当前在默认配置下，在内存中保留的Job和Stage的UI数据个数为1000个。

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MORY和SPARK_DRIVER_MEMORY两个参数取值，具体以提交的Spark作业的复杂度和内存需要为参考（一般调大）。 如果对核数有要求，可以搜索并修改spark.driver.cores和spark.executor.cores的核数取值。 Spark依赖内存做计算，如

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Executor个数 用于设置Spark作业申请的Executor的数量。 driver CPU核数 用于设置driver CPU核数。 driver内存 用于设置driver内存大小，通常建议即driver CPU核数：driver内存=1：4。 完成作业的参数配置后，单击Spark作业编辑页面右上方“执行”，提交作业。

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过高可能会引起驱动程序的内存不足错误（取决于spark.driver.memory和JVM的对象内存开销）。设置合理的限制可以避免驱动程序出现内存不足的错误。 1G spark.driver.host Driver监测的主机名或IP地址，用于Driver与Executor进行通信。

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配置内存 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-defaults

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是否将结果数据保存在本地磁盘中而不是内存里面。 优点：结果数据小数据量情况下和原生内存的方式相比性能损失可以忽略，大数据情况下（亿级数据）性能远比使用HDFS，以及原生内存方式好。 缺点：需要调优。大数据情况下建议JDBCServer driver端内存10G，executor端每个核心分配3G内存。 true：使用该功能。

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默认值 spark.scheduler.listenerbus.eventqueue.capacity 事件队列的大小，可以根据Driver的内存做适当的配置。 1000000 当Driver日志中出现如下的日志时，表示队列溢出了。 普通应用： Dropping SparkListenerEvent

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默认值 spark.scheduler.listenerbus.eventqueue.capacity 事件队列的大小，可以根据Driver的内存做适当的配置。 1000000 当Driver日志中出现如下的日志时，表示队列溢出了。 普通应用： Dropping SparkListenerEvent

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执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出 问题 执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出，日志内容如下。 16/04/19 15:56:22 ERROR

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配置Spark Executor堆内存参数 配置场景 当分配的内存太小或者被更高优先级的进程抢占资源时，会出现物理内存超限的情况。调整如下参数，可以防止物理内存超限。 配置描述 参数入口： 在应用提交时通过“--conf”设置这些参数，或者在客户端的“spark-defaults

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配置Spark Executor堆内存参数 配置场景 当分配的内存太小或者被更高优先级的进程抢占资源时，会出现物理内存超限的情况。调整如下参数，可以防止物理内存超限。 配置描述 参数入口： 在应用提交时通过“--conf”设置这些参数，或者在客户端的“spark-defaults

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