spark的oom如何调参

Spark的内存溢出（Out Of Memory, OOM）通常是因为任务消耗的内存超过了分配给它的限制。要调整Spark的内存参数以避免OOM，你可以关注以下几个关键配置：

1. **调整`spark.driver.memory`**：这是驱动程序的内存限制，用于存储Spark的元数据和驱动任务所需的内存。例如，如果你的集群总内存是100GB，你可以设置为`spark.driver.memory=80g`。

2. **设置`spark.executor.memory`**：每个Executor的内存限制，包括执行任务、存储中间结果和线程堆栈。如`spark.executor.memory=20g`。

3. **使用内存池 (`spark.memory.fraction` 和 `spark.memory.storageFraction`)**：这些参数可以帮助管理内存，比如限制RDD缓存的比例，`spark.memory.fraction` 控制数据存储所占比例，`spark.memory.storageFraction` 控制计算所占比例。

4. **分区大小 (`spark.default.parallelism` 和 `spark.sql.shuffle.partitions`)**：如果分区过大，可能会导致单个Executor处理过多数据，从而耗尽内存。适当调整分区数有助于内存管理。

5. **启用堆外内存 (`spark.driver.memoryOverhead` 和 `spark.executor.memoryOverhead`)**：这些额外的内存用于Java运行时和JVM内部结构，合理设置可以防止不必要的内存消耗。

6. **调整`spark.shuffle.read.buffer.size`** 和 `spark.shuffle.write.buffer.size`：读写缓冲区的大小，过大可能导致内存溢出，应根据实际数据量调整。

7. **监控和诊断**：使用Spark的WebUI或第三方工具（如JMX、Prometheus）监控内存使用情况，了解哪些任务或操作导致了内存溢出。

记得，每一步调整都需要谨慎，过度限制可能导致性能下降，而过度分配则浪费资源。在调整后，最好进行测试以确保应用正常运行。如果仍然遇到OOM，可能需要检查数据倾斜、内存泄漏等问题。