你遇到的问题包括两个方面:
Java堆内存是Java虚拟机(JVM)管理的内存区域之一,用于存储对象实例。当应用程序创建对象时,这些对象会被分配到堆内存中。如果堆内存不足,JVM会抛出OutOfMemoryError
。
Spark中的Shuffle是一个重要的过程,涉及将数据重新分区以便进行后续操作(如聚合、连接等)。Shuffle过程中,数据会被写入磁盘并进行重新分区。如果Shuffle过程中出现问题,可能会导致MetadataFetchFailedException
。
原因:
解决方案:
-Xmx2g
表示最大堆内存为2GB,-Xms2g
表示初始堆内存为2GB。原因:
解决方案:
以下是一个简单的Spark应用程序示例,展示了如何调整JVM参数和Spark配置:
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
public class SparkApp {
public static void main(String[] args) {
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("SparkApp").setMaster("local[*]");
conf.set("spark.executor.memory", "2g");
conf.set("spark.driver.memory", "2g");
conf.set("spark.shuffle.io.maxRetries", "10");
conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", "200");
conf.set("spark.shuffle.file.buffer", "128k");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 你的Spark代码逻辑
sc.stop();
}
}
希望这些信息能帮助你解决问题。如果有更多问题,请随时提问。
没有搜到相关的文章