org.apche.spark.memory.sparkoutofmemoryerror

org.apache.spark.memory.SparkOutOfMemoryError是Spark中的一种异常情况，表示内存不足错误。Spark作为一款大数据处理框架，经常需要处理大量的数据，因此需要合理地分配和管理内存。如果内存不足，就会抛出该异常。

在Spark中，常见的导致内存不足的原因包括：

1. 数据量过大，超出了可用内存的限制；
2. 代码中存在内存泄漏或者内存使用不当的问题；
3. 并发任务过多，同时占用了大量内存资源；
4. 程序运行时间过长，导致内存占用不断增加。

为了解决这些问题，可以采取以下几种方法：

1. 增加可用内存资源；
2. 优化代码，避免内存泄漏和内存使用不当的问题；
3. 调整并发任务数量，避免同时占用过多内存资源；
4. 定期清理无用的内存对象，释放内存资源。

相关问题

org.apache.spark

org.apache.spark是Apache Spark的核心包。它提供了Spark的核心功能和API，包括Spark的分布式计算引擎、数据处理和分析功能等。在Spark中，org.apache.spark包含了各种模块和类，用于处理数据、执行任务和管理集群资源等。例如，org.apache.spark.sql包提供了Spark SQL的功能，org.apache.spark.streaming包提供了流处理的功能，org.apache.spark.ml包提供了机器学习的功能等。通过引入org.apache.spark包，我们可以使用Spark的各种功能和API来开发和执行Spark应用程序。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Spark源码解析之org.apache.spark.launcher.Main源码解析](https://blog.csdn.net/weixin_45353054/article/details/104053118)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [spark报错org.apache.spark.sql.catalyst.errors.package$TreeNodeException: execute, tree:](https://blog.csdn.net/qq_44665283/article/details/128960875)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [pyspark运行问题：org.apache.spark.sparkexception: python worker failed to connect back](https://blog.csdn.net/weixin_46451672/article/details/124793722)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: com.google.common.base.Preconditions.checkArgument(ZLjava/lang/String;Ljava/lang/Object;)V at org.apache.hadoop.conf.Configuration.set(Configuration.java:1357) at org.apache.hadoop.conf.Configuration.set(Configuration.java:1338) at org.apache.spark.deploy.SparkHadoopUtil$.org$apache$spark$deploy$SparkHadoopUtil$$appendS3AndSparkHadoopConfigurations(SparkHadoopUtil.scala:464) at org.apache.spark.deploy.SparkHadoopUtil$.newConfiguration(SparkHadoopUtil.scala:436) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$$anonfun$2.apply(SparkSubmit.scala:334) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$$anonfun$2.apply(SparkSubmit.scala:334) at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.prepareSubmitEnvironment(SparkSubmit.scala:334) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.submit(SparkSubmit.scala:143) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.doSubmit(SparkSubmit.scala:86) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$$anon$2.doSubmit(SparkSubmit.scala:924) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:933) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)

这个错误提示表明你的Spark应用程序在运行时遇到了NoSuchMethodError异常，具体原因是你的应用程序依赖的com.google.guava库版本与Hadoop库版本不兼容。在你的代码中使用了Hadoop的Configuration类时，它引用了Google Guava库中的方法，但是这个方法在你当前使用的Guava版本中不存在，从而导致了运行时异常。

为了解决这个问题，你需要升级或降级你的Guava库版本，以便与你当前使用的Hadoop库版本兼容。如果你使用的是Maven或Gradle构建工具，可以在项目的pom.xml或build.gradle文件中修改Guava库的版本号；如果你手动管理依赖关系，可以从Maven中央仓库中下载适当版本的Guava库，并将其添加到你的classpath中。

另外，如果你使用的是Spark on YARN模式，你还需要确保你的所有节点上都安装了相同版本的Guava库和Hadoop库，以便避免类库版本不一致的问题。

希望这个回答能够帮助你解决问题！