spark报错error:java.lang.OutOfMemoryError

这个错误通常是由于Spark应用程序的内存不足导致的。可以尝试以下解决方法：

1. 增加Spark应用程序的内存分配。可以通过设置`--driver-memory`和`--executor-memory`参数来增加内存分配。

2. 优化Spark应用程序的代码，减少内存使用。可以通过使用RDD的`persist()`方法来缓存数据，避免重复计算。

3. 分割大的RDD，将其分成小的分区。这样可以减小每个分区的内存使用。

4. 减少数据的复制。可以使用`map()`和`flatMap()`等操作来避免数据的复制。

5. 将数据持久化到磁盘上，以释放内存。可以使用`RDD.saveAsTextFile()`和`RDD.saveAsObjectFile()`等方法将数据持久化到磁盘上。

6. 增加物理机的内存。如果应用程序的内存需求过高，可以考虑增加物理机的内存。

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spark 报错 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

当Spark应用程序处理大量数据时，可能会遇到Java heap space错误。这是因为JVM无法为应用程序分配足够的内存。以下是一些可能的解决方法：

1.增加JVM堆内存大小：可以通过在启动脚本或命令行中设置JVM参数-Xmx来增加堆内存大小。例如，将堆内存大小设置为2GB，可以使用以下命令：

spark-submit --class com.example.MyApp --master yarn --deploy-mode cluster --driver-memory 4g --executor-memory 2g --num-executors 100 myApp.jar

2.调整Spark配置参数：可以通过调整Spark配置参数来优化内存使用。例如，可以通过设置spark.memory.fraction参数来调整内存分配比例。默认情况下，Spark将60％的堆内存分配给执行内存，剩余的40％分配给缓存。可以通过将spark.memory.fraction设置为0.75来增加执行内存的比例。

3.使用持久化存储：可以使用持久化存储来减少内存使用。例如，可以使用cache（）或persist（）方法将RDD或DataFrame缓存到内存中，以便在后续操作中重复使用。

FFDC provider error: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

当出现“FFDC provider error: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space”错误时，这意味着Java应用程序已经用完了分配给其堆的内存空间。这通常是由于应用程序需要处理大量数据或者运行时间过长而导致的。以下是一些可能的解决方法：

1.增加Java堆空间大小
可以通过在启动应用程序时使用-Xmx选项来增加Java堆空间大小。例如，将Java堆空间大小设置为2 GB：

java -Xmx2g MyApp

2.检查内存泄漏
内存泄漏是指应用程序中的对象在不再需要时仍然占用内存空间。如果存在内存泄漏，即使增加Java堆空间大小也无法解决问题。可以使用Java Profiler工具（如jvisualvm）来检查内存泄漏。

3.优化代码
可以通过优化代码来减少内存使用量。例如，可以使用缓存来避免重复计算，或者使用流式处理来避免在内存中存储大量数据。