spark oom的本质

Spark的OOM(Out of Memory)问题的本质是由于内存不足导致的。在执行Spark任务时，如果数据分片与execution memory的大小不匹配，就容易出现OOM问题。其中常见的两种场景是数据倾斜和计算过程中出现OOM问题。

数据倾斜是指在数据处理过程中，某些分片的数据量远超过其他分片，导致部分节点的内存消耗过大。这可能是由于数据集中存在一些特别大或者特别频繁的数据，导致某些分片的数据量非常庞大。在处理这种情况时，可以采用数据倾斜的处理方式，例如使用一些特殊的算法或者调整数据的分片方式，以平衡数据的大小和分布。

另一种常见的情况是在计算过程中出现OOM问题。例如，在计算embedding vector求和过程中，代码中的一个循环导致了内存消耗过大。在这种情况下，可能需要优化代码逻辑或者调整计算方式，以减少内存的消耗。例如，可以尝试使用更高效的算法或者数据结构，或者将计算过程分为多个阶段，减少每个阶段的内存消耗。

总之，Spark的OOM问题的本质是由于内存不足导致的。解决这类问题需要根据具体情况进行优化，例如调整数据分片方式、优化代码逻辑或者使用更高效的算法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [sparkOOM](https://blog.csdn.net/weixin_43757562/article/details/122819421)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [[Spark] OOM问题及解决方案](https://blog.csdn.net/mouliu6141/article/details/108172748)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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