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MaxCompute Spark中Executor 内存不足的原因及解决方案是什么？

MaxCompute Spark中Executor 内存不足的原因及解决方案是什么？

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芯在这 2021-12-12 22:55:53 808 0

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真的很搞笑

限制executor 并行度，将cores 调小：多个同时运行的 Task 会共享一个Executor 的内存，使得单个 Task 可使用的内存减少，调小并行度能缓解内存压力增加单个Executor内存

增加分区数量，减少每个executor负载

考虑数据倾斜问题，因为数据倾斜导致某个 task 内存不足，其它 task 内存足够

如果出现了上文所述的Cannot allocate memory或The job has been killed by "OOM Killer", please check your job's memory usage，这种情况通常是由于系统内存不足，可以适当增加一些堆外内存来缓解内存压力，通常设置spark.executor.memoryOverhead为1g/2g就足够了

2021-12-12 22:56:21

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问答分类：

分布式计算 MaxCompute Spark 云原生大数据计算服务 MaxCompute

问答标签：

内存解决方案云原生大数据计算服务 MaxCompute spark 云原生大数据计算服务 MaxCompute解决方案 apache spark MaxCompute 云原生大数据计算服务 MaxCompute内存

问答地址：

开发者社区 > 大数据 > 问答

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