大数据计算MaxCompute一开始采取这种方式读数，但数据量太大时会报内存不够是为什么？

在使用MaxCompute进行大数据计算时，当数据量较小时不会报错，但数据量增大时出现内存不足的问题，通常是由于以下几个原因导致的。以下是详细的原因分析及解决方案：

1. Executor内存不足

当数据量增大时，每个Executor需要处理的数据量也随之增加，可能导致内存不足。具体表现为java.lang.OutOfMemoryError异常。

解决方案：

• 调整Executor内存
  设置参数spark.executor.memory以增加每个Executor的内存。通常建议与spark.executor.cores保持1:4的比例。例如，如果spark.executor.cores设置为1，则可以将spark.executor.memory设置为4 GB。

• 调整Executor堆外内存
  如果日志中出现Cannot allocate memory或OOM Killer报错，可以通过增加spark.executor.memoryOverhead参数来扩展堆外内存。默认值为spark.executor.memory * 0.1，最小为384 MB。根据实际需求适当调大该值。

2. Driver内存不足

当Driver需要收集大量数据（如Collect操作）时，也可能出现内存不足的情况。

解决方案：

• 调整Driver内存
  设置参数spark.driver.memory以增加Driver的内存大小。同样建议与spark.driver.cores保持1:4的比例。例如，如果spark.driver.cores为1，则可以将spark.driver.memory设置为4 GB。

• 调整Driver堆外内存
  如果Driver日志中出现Cannot allocate memory报错，可以通过增加spark.driver.memoryOverhead参数来扩展堆外内存。默认值为spark.driver.memory * 0.1，最小为384 MB。

3. 数据倾斜问题

数据倾斜会导致某些Executor处理的数据量远大于其他Executor，从而引发内存不足。

解决方案：

• 增加Executor数量
  调整参数spark.executor.instances以增加Executor的数量，从而分摊单个Executor的负载。

• 优化数据分布
  如果数据倾斜严重，可以通过重分区（Repartition）或使用DISTRIBUTED MAPJOIN语法来优化数据分布。例如：

  SELECT /*+distmapjoin(t1)*/ request_datetime, host, URI, eagleeye_traceid
  FROM <viewtable> t0
  LEFT JOIN (SELECT traceid, eleme_uid FROM <servicetable>) t1
  ON t0.eagleeye_traceid = t1.traceid;
  

  这种方式可以有效缓解数据倾斜问题。

4. 外部表读取时内存占用过大

如果通过外部表读取OSS数据，且对象文件过多或未分区，可能导致内存占用过大，进而引发内存溢出。

解决方案：

• 减少单次读取的数据量
  使用小数据量查询，避免一次性加载过多数据。

• 对对象文件进行分区
  对OSS中的对象文件进行分区，以减少单次读取的内存占用。

• 调整Mapper和Reducer参数
  通过以下参数控制每个Mapper和Reducer的处理数据量：

  set odps.sql.mapper.split.size=256; -- 调整每个Mapper读取数据的大小，单位为MB
  set odps.stage.reducer.num=100;    -- 调整Reduce阶段的Worker数量
  

  这些参数可以帮助优化执行计划，避免单个任务处理过多数据。

5. UDF代码逻辑问题

如果使用了自定义UDF，且UDF代码逻辑复杂或处理时间过长，也可能导致内存不足。

解决方案：

• 优化UDF代码逻辑
  检查并优化UDF代码，确保其处理效率满足需求。

• 调整UDF运行参数
  通过以下参数提升UDF的运行性能：

  set odps.function.timeout=3600; -- 调整UDF运行超时时长，默认为1800秒
  set odps.sql.udf.jvm.memory=4096; -- 调整Jvm内存大小
  

  这些参数可以帮助缓解UDF运行时的内存压力。

6. 磁盘空间不足

当本地磁盘空间不足时，也可能间接导致内存分配失败。

解决方案：

• 增加磁盘大小
  调整参数spark.hadoop.odps.cupid.disk.driver.device_size以增加本地磁盘大小。默认值为20 GB，可根据实际需求调大该值。

• 增加Executor数量
  如果单个Executor的Shuffle数据量过大，可以通过增加Executor数量来分摊负载。

总结

数据量增大时出现内存不足问题，通常与Executor、Driver、数据倾斜、外部表读取、UDF代码逻辑以及磁盘空间等因素相关。通过合理调整相关参数（如spark.executor.memory、spark.driver.memory、odps.sql.mapper.split.size等），优化数据分布和代码逻辑，可以有效解决内存不足问题。

如果您仍有疑问或需要进一步的帮助，请提供更多上下文信息以便更精准地解决问题。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。