ERROR yarn.ApplicationMaster: User class threw exception: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

该错误是由于Java堆内存不足导致的。可以通过调整JVM的堆内存大小来解决该问题。根据引用，可以将JVM heap设置为4G或更高，同时将-Xmx和-Xms设置为相同的值，以减少内存抖动带来的性能影响。另外，根据引用，也可以适当调大yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent参数的值，以避免Application Master占用过多资源而导致该错误。

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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。

flumeERROR hdfs.BucketWriter: Unexpected error java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded

flumeERROR hdfs.BucketWriter: Unexpected error java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded是由于flume写入HDFS时，内存不足导致的错误。这个错误和HDFS查询yarn日志目录时出现的错误类似，都是由于内存不足导致的。解决方法也类似，可以通过增加flume的heap大小来解决这个问题。可以通过在flume-env.sh文件中设置JAVA_OPTS="-Xmx10240m"来增加heap大小。另外，也可以通过减少flume写入HDFS的速度来减少内存的使用，例如通过调整batch size或者调整写入速率等方式来解决这个问题。