Spark 应用程序 - Java.lang.OutOfMemoryError：Java 堆空间

Question

我用的是Spark Standalone单机，内存128G，32核。以下是我认为与我的问题相关的设置：

spark.storage.memoryFraction     0.35
spark.default.parallelism        50
spark.sql.shuffle.partitions     50

我有一个 Spark 应用程序，其中有 1000 个设备的循环。对于每个循环（设备），它准备特征向量，然后调用 MLLib 的 k-Means。在循环第 25 到第 30 次迭代（处理第 25 到第 30 个设备）时，遇到“Java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space”的错误。

我尝试了从 0.7 到 0.35 的 memoryFraction，但没有帮助。我还尝试了 200 的并行/分区，但没有运气。 JVM 选项是“-Xms25G -Xmx25G -XX:MaxPermSize=512m”。我的数据大小只有2G左右。

这是堆栈跟踪：

java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
  at java.util.Arrays.copyOf(Arrays.java:2271)
  at java.io.ByteArrayOutputStream.grow(ByteArrayOutputStream.java:118)
  at java.io.ByteArrayOutputStream.ensureCapacity(ByteArrayOutputStream.java:93)
  at java.io.ByteArrayOutputStream.write(ByteArrayOutputStream.java:153)
  at java.io.ObjectOutputStream$BlockDataOutputStream.write(ObjectOutputStream.java:1841)
  at java.io.ObjectOutputStream.defaultWriteFields(ObjectOutputStream.java:1533)
  at java.io.ObjectOutputStream.writeSerialData(ObjectOutputStream.java:1508)
  at java.io.ObjectOutputStream.writeOrdinaryObject(ObjectOutputStream.java:1431)
  at java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java:1177)
  at java.io.ObjectOutputStream.writeObject(ObjectOutputStream.java:347)
  at scala.collection.mutable.HashMap$$anonfun$writeObject$1.apply(HashMap.scala:138)
  at scala.collection.mutable.HashMap$$anonfun$writeObject$1.apply(HashMap.scala:136)
  at scala.collection.mutable.HashTable$class.foreachEntry(HashTable.scala:230)
  at scala.collection.mutable.HashMap.foreachEntry(HashMap.scala:40)
  at scala.collection.mutable.HashTable$class.serializeTo(HashTable.scala:125)
  at scala.collection.mutable.HashMap.serializeTo(HashMap.scala:40)
  at scala.collection.mutable.HashMap.writeObject(HashMap.scala:136)
  at sun.reflect.GeneratedMethodAccessor116.invoke(Unknown Source)
  at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
  at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
  at java.io.ObjectStreamClass.invokeWriteObject(ObjectStreamClass.java:988)
  at java.io.ObjectOutputStream.writeSerialData(ObjectOutputStream.java:1495)
  at java.io.ObjectOutputStream.writeOrdinaryObject(ObjectOutputStream.java:1431)
  at java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java:1177)
  at java.io.ObjectOutputStream.defaultWriteFields(ObjectOutputStream.java:1547)
  at java.io.ObjectOutputStream.writeSerialData(ObjectOutputStream.java:1508)
  at java.io.ObjectOutputStream.writeOrdinaryObject(ObjectOutputStream.java:1431)
  at java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java:1177)
  at java.io.ObjectOutputStream.defaultWriteFields(ObjectOutputStream.java:1547)
  at java.io.ObjectOutputStream.writeSerialData(ObjectOutputStream.java:1508)
  at java.io.ObjectOutputStream.writeOrdinaryObject(ObjectOutputStream.java:1431)
  at java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java:1177)

应用程序刚开始看起来还不错，但是运行了一段时间，处理的设备越来越多，Java堆逐渐被占用，JVM没有释放内存。如何诊断和解决此类问题？

Answer 1

您始终可以使用像visualVM 这样的分析工具。监控内存增长。 希望您使用的是 64 位 JVM 而不是 32 位 JVM。 32位进程只能使用2GB内存，所以内存设置基本上是没有用的。希望这会有所帮助

Answer 2

除了 Driver 和 Executor 内存，建议尝试以下选项：-

1. 切换到 Kryo 序列化 - http://spark.apache.org/docs/latest/tuning.html#data-serialization
2. 使用 MEMORY_AND_DISK_SER_2 进行 RDD 持久性。

如果你能把代码贴出来就好了。

Answer 3

JVM 选项不足以配置 Spark 内存，您还需要设置 spark.driver.memory（用于驱动程序，obv。）和spark.executor.memory（用于工作人员）。这些默认设置为 1gb。 See this thorough guide 了解更多信息。实际上，我敦促您阅读它，那里有很多东西，熟悉它肯定会有所收获。