mapredeucestreaming任务 报错java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded

MapReduce Streaming是一个Hadoop工具，用于处理大规模数据集。如果在运行MapReduce Streaming任务时遇到`java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded`错误，通常这意味着垃圾回收(GC)过程消耗了过多的时间，超过了系统设定的阈值，导致内存分配不足。

这个问题可能由以下几个原因造成：

1. **内存需求过大**：程序中的中间数据量远大于可用内存，尤其是在mapper、reducer阶段生成大量小对象，这可能导致频繁的内存分配和释放，触发大量的GC操作。

2. **溢出限制**：默认情况下，MapReduce有内存使用上限，当超过这个限制，尤其是短生命周期的对象过多时，可能会触发此错误。

3. **内存泄漏**：程序中存在内存泄漏的情况，资源没有被正确地释放，会占用越来越多的内存。

4. **配置不合理**：检查你的MapReduce Streaming作业的资源配置，包括内存限制（如map/reduce.memory.mb）和垃圾回收策略设置是否足够。

解决这类问题的步骤包括：
- **优化代码**：减少不必要的数据转换，尽量合并中间结果，避免频繁创建临时对象。
- **调整配置**：增大内存限制或调整垃圾回收参数（例如，通过增加mapred.task.timeout或mapreduce.map.max心老时间），但这需要谨慎，因为更高的限制可能导致更长的处理时间。
- **监控日志**：查看详细的job日志，找出哪些阶段占用了大量内存或者引发了很多GC操作。
- **使用大文件**：对于大数据，考虑使用大文件输入，以减少小文件带来的内存开销。