执行如下代码时报错 # 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 r

引用自:http://cache.baiducontent.com/c?m=9f65cb4a8c8507ed4fece7631046893b4c4380146d96864968d4e414c4224614143bbae87a221207d0d82f2747f41802bded602571507be9dad58f49d8b9972b2b8933712d5cd04e53914aef925125b061d70ab6f45ff0bb806ac0ea81c4de2444ca24127bf0aed80655

问题描述: 在使用spark过程中,有时会因为数据增大,而出现下面两种错误: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space java.lang.OutOfMemoryError:GC overhead limit exceeded 这两种错误之前我一直认为是executor的内存给的不够,但是仔细分析发现其实并不是executor内存给的不足,而是driver的内存给的不足.在standalone client模式下用spark-submit提交任务时(

在Eclipse打包的时候报错:gc overhead limit exceeded eclipse 原因是Eclipse默认配置内存太小须要更改安装Eclipse目录下的eclipse.ini文件. Eclipse.ini默认文件例如以下: -startupplugins/org.eclipse.equinox.launcher_1.3.0.v20140415-2008.jar--launcher.libraryplugins/org.eclipse.equinox.launcher.win3

最近做厂商适配,厂商提供了一部分Framework的jar包,把jar包通过Add Jar放到Build Path中, 在生成APK过程中,Eclipse长时间停留在100%那个进度. 最后Eclipse报告unable to execute dex:GC overhead limit exceeded错误,网上找了解决方案   修改 -Xms128m -Xmx512m 修改 --launcher.XXMaxPermSize 512m   修改后还是不行,Eclipse长时间停留在100%那个进

spark的collect是action算子,所有最后会以数组的形式返回给driver端,当数据太大的时候就会出现堆内存溢出.OutofMemoryError:java heap space. 在spark中默认的数据的存储是1G的大小,spark.default.memory(default 1G) 解决方案:以saveAsTextFile算子将收集到的数据在文本的形式收集到本地磁盘或hdf文件系统.

直接上代码: public class Test001 { public static void main(String[] args) { //java.lang.StackOverflowError 栈溢出错误, 这个是error 不是异常,因为StackOverflowError 是Error的子类 // 栈溢出, 递归方法,调方法 m1(); } public static void m1(){ m1(); } @Test public void test02(){ // java.la

这个仅仅是一点点经验,总结一下,当中前两个相应第一个Error.后两个相应第二个Error,假设heap space还不够.能够再改大些. <jvmarg value="-Xms512m"/> <jvmarg value="-Xmx512m"/> <jvmarg value="-XX:-UseGCOverheadLimit"/> <jvmarg value="-XX:+UseConcMarkSw

  JVM堆内存 JVM堆内存分为2块:Permanent Space 和 Heap Space. Permanent 即 持久代(Permanent Generation),主要存放的是Java类定义信息,与垃圾收集器要收集的Java对象关系不大. Heap = { Old + NEW = {Eden, from, to} },Old 即 年老代(Old Generation),New 即 年轻代(Young Generation).年老代和年轻代的划分对垃圾收集影响比较大. 年轻代 所有新生

支付宝扫码领取最高99元红包,到店支付15天,双十二瓜分15亿,打开支付宝首页搜“555176706”领红包,领到大红包的小伙伴赶紧使用哦! //首先检查程序有没有限入死循环 这个问题主要还是由这个问题 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 引起的.第一次出现这样的的问题以后,引发了其他的问题.在网上一查可能是JAVA的堆栈设置太小的原因. 跟据网上的答案大致有这两种解决方法: 1.设置环境变量 解决方法:手动设置Heap size 修改TOMC

每个Java程序都只能使用一定量的内存, 这种限制是由JVM的启动参数决定的.而更复杂的情况在于, Java程序的内存分为两部分: 堆内存(Heap space)和 永久代(Permanent Generation, 简称 Permgen): 这两个区域的最大内存大小, 由JVM启动参数 -Xmx 和 -XX:MaxPermSize 指定. 如果没有明确指定, 则根据操作系统类型和物理内存的大小来确定. 假如在创建新的对象时, 堆内存中的空间不足以存放新创建的对象, 就会引发java.lang.

java heap space是一个很蛋疼的问题,如果开发调试时遇到还好,如果是在项目上线后运行一段时间后,才抛出该异常,那真的很悲剧(那你得找代码中到底是哪里内存泄露了),这真是一个悲伤的故事. 1.java head space堆内存溢出 分  析 发生这种问题的原因是java虚拟机创建的对象太多,在进行垃圾回收之间,虚拟机分配的到堆内存空间已经用满了,与Heap space有关. 解决方法: 1. 增加Java虚拟机中Xms(初始堆大小)和Xmx(最大堆大小)参数的大小.如:set JAV

常常被一些用户问到,说“为什么我的mapreduce作业总是运行到某个阶段就报出如下错误,然后失败呢?以前同一个作业没出现过的呀?” 10/01/10 12:48:01 INFO mapred.JobClient: Task Id : attempt_201001061331_0002_m_000027_0, Status : FAILED java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space         at org.apache.hadoop.mapre

来自:https://www.mapr.com/blog/how-to-avoid-java-heap-space-errors-understanding-and-managing-task-attempt-memory#.VMWvNDGUfXY Keeping these five steps in mind can save you a lot of headaches and avoid Java heap space errors. Calculate memory needed. C

在chd中 的hive中执行 (select count (*))  或者mr程序都报Error: Java heap space 4.io.sort.mb 的作用  排序所使用的内存数量.  默认值:100M,需要与mapred.child.java.opts相配 默认:-Xmx200m.  不能超过mapred.child.java.opt设置,否则会OOM. 调整mapred.child.java.opts的大小没有效果,调整set mapreduce.task.io.sort.mb=10

昨天在项目中需要对日志的查询结果进行导出功能. 日志导出功能的实现是这样的,输入查询条件,然后对查询结果进行导出.由于日志数据量比较大.多的时候,有上亿条记录. 之前的解决方案都是多次查询,然后使用limit 限制每次查询的条数.然后导出.这样的结果是效率比较低效. 那么能不能一次查询就把所有结果倒出来了?于是我就使用一次查询,不使用limit分页.结果出现 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space问题. 看来是DB服务器端将一次将查询到的结果集全部

一.问题原因 用JMeter压测,有时候当模拟并发请求较大或者脚本运行时间较长时,JMeter会停止,报OOM(内存溢出)错误. 原因是JMeter是一个纯Java开发的工具,内存由java虚拟机JVM管理,当内存回收不及时,堆内存不足时,就会报内存溢错误. 概念补充: 内存泄露:应用使用资源之后没有及时释放,导致应用内存中持有了不需要的资源. 内存溢出:应用的内存已经不能满足正常使用了,堆栈已经达到系统设置的最大值,进而导致崩溃. 通常都是由于内存泄露导致堆栈内存不断增大,从而引发内存溢出.

一个运行了很久的项目,最近忽然报错:OOM( java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space),异常如下 org.springframework.web.util.NestedServletException: Handler processing failed; nested exception is java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space at org.springframework.web.servle

Java heap space问题一般解决方案: 设置 set io.sort.mb=10; 排序所使用的内存数量,默认值是100M,和mapred.child.java.opts相对应,opts默认:-Xmx200m,则mb不能超过200M,否则会OOM. 设置 set hive.map.aggr=true; 是否在 Map 端进行聚合,默认为True,会在map端进行部分数据端聚合操作. (可选)hive.groupby.mapaggr.checkinterval =100000; Map端

上一篇JMX/JConsole调试本地还可以在centos6.5 服务器上进行监控有个问题端口只开放22那么设置的9998端口 你怎么都连不上怎么监控?(如果大神知道还望指点,个人见解) 线上项目出现了org.apache.solr.servlet.SolrDispatchFilter - null:java.lang.RuntimeException: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 于是采用了在tomcat里面catalina.sh里面

最近开发的一个商业项目,部署完成后,经常出现Tomcat挂掉的现象,报的异常是:java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space,上网google了一下,了解了一下tomcat的运行机制,也解决了问题,share出来,以备查. 1.首先是:java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 解释: Heap size 设置 JVM堆的设置是指java程序运行过程中JVM可以调配使用的内存空间的设置.JVM在启动的时候会自动