org.apache.spark.sparkExcception:connot broadcast the table that is larger than 8GB : 12GB

这个错误是由于你在使用 Spark 进行广播时，广播的表太大了，超过了 Spark 默认允许广播的最大值 8GB。你需要调整 Spark 的配置，增加广播的最大值。可以通过设置 "spark.driver.maxResultSize" 参数来增加最大值，例如:

spark.conf.set("spark.driver.maxResultSize", "14g")

这里将最大值设置为 14GB，以应对你的表大小为 12GB 的情况。需要注意的是，增加最大值可能会增加内存压力，因此需要根据具体情况进行调整。

相关问题

Caused by: java.io.NotSerializableException: org.apache.spark.SparkContext

这个错误是由于 SparkContext 类没有实现 Serializable 接口导致的。在使用 Spark 进行分布式计算时，需要将 SparkContext 对象序列化并传递给远程节点，如果 SparkContext 没有实现 Serializable 接口，就会出现这个错误。解决方法是将 SparkContext 对象转换为可序列化的对象，比如使用 broadcast() 方法将其广播到所有节点。

Caused by: org.apache.spark.SparkException: Could not execute broadcast in 300 secs. You can increase the timeout for broadcasts via spark.sql.broadcastTimeout or disable broadcast join by setting spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold to -1

这个错误提示通常是由于广播操作超时引起的。Spark SQL中的广播操作通过将小数据集复制到每个节点来加速查询，但是如果数据集太大，或者网络不稳定，就可能导致广播操作超时。

您可以尝试通过增加广播超时时间来解决这个问题，例如：

spark.conf.set("spark.sql.broadcastTimeout", "1200")

这将把广播超时时间设置为1200秒（20分钟）。如果您仍然遇到问题，您可以尝试禁用广播连接：

spark.conf.set("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold", "-1")

这将禁用广播连接，但可能会影响查询性能。