org.apache.spark.shuffle.fetchfailedexception: failed to allocate 16777216 b

org.apache.spark.shuffle.fetchfailedexception: failed to allocate 16777216 b 是指Spark内部的shuffle操作在执行过程中出现了错误，无法分配16MB的内存资源。shuffle操作是指在进行数据分区之后，将分散在不同节点上的数据重新组合，以便在后续的计算中进行处理。但是在进行shuffle操作时，需要占用大量的内存资源，若资源不足，则会导致操作失败。

造成内存不足的原因可能有很多，例如集群节点配置不足、并发任务过多等。若在运行Spark作业时出现类似的错误，需要进行如下操作：

1.检查集群节点的配置是否满足需求，如果节点的内存资源不足，建议升级节点配置或者增加节点数量。

2.检查并发任务量是否过大，如有紧急任务可以调整其他任务的优先级。可以通过调整Spark的配置参数来限制并发任务量，以减少内存的占用。

3.对于JVM内存限制不足的问题，可以根据实际情况调整其配置参数，增加相应的内存资源。

总之，在进行shuffle操作时，需要根据实际情况合理分配内存资源，以避免出现内存不足的问题，从而保证Spark作业的稳定运行。

相关问题

31-May-2023 21:55:15.359 信息 [http-nio-8080-exec-6] org.apache.catalina.core.ApplicationContext.log 将servlet[com.LdfandWh.servlet.CheckCodeServlet]标记为不可用 31-May-2023 21:55:15.359 严重 [http-nio-8080-exec-6] org.apache.catalina.core.StandardWrapperValve.invoke 分配异常的servlet [com.LdfandWh.servlet.CheckCodeServlet] java.lang.ClassNotFoundException: com.LdfandWh.servlet.CheckCodeServlet at org.apache.catalina.loader.WebappClassLoaderBase.loadClass(WebappClassLoaderBase.java:1365) at org.apache.catalina.loader.WebappClassLoaderBase.loadClass(WebappClassLoaderBase.java:1188) at org.apache.catalina.core.DefaultInstanceManager.loadClass(DefaultInstanceManager.java:539) at org.apache.catalina.core.DefaultInstanceManager.loadClassMaybePrivileged(DefaultInstanceManager.java:520) at org.apache.catalina.core.DefaultInstanceManager.newInstance(DefaultInstanceManager.java:150) at org.apache.catalina.core.StandardWrapper.loadServlet(StandardWrapper.java:1042) at org.apache.catalina.core.StandardWrapper.allocate(StandardWrapper.java:761) at org.apache.catalina.core.StandardWrapperValve.invoke(StandardWrapperValve.java:135) at org.apache.catalina.core.StandardContextValve.invoke(StandardContextValve.java:97) at org.apache.catalina.authenticator.AuthenticatorBase.invoke(AuthenticatorBase.java:542) at org.apache.catalina.core.StandardHostValve.invoke(StandardHostValve.java:143) at org.apache.catalina.valves.ErrorReportValve.invoke(ErrorReportValve.java:92) at org.apache.catalina.valves.AbstractAccessLogValve.invoke(AbstractAccessLogValve.java:690) at org.apache.catalina.core.StandardEngineValve.invoke(StandardEngineValve.java:78) at org.apache.catalina.connector.CoyoteAdapter.service(CoyoteAdapter.java:343) at org.apache.coyote.http11.Http11Processor.service(Http11Processor.java:374) at org.apache.coyote.AbstractProcessorLight.process(AbstractProcessorLight.java:65) at org.apache.coyote.AbstractProtocol$ConnectionHandler.process(AbstractProtocol.java:868) at org.apache.tomcat.util.net.NioEndpoint$SocketProcessor.doRun(NioEndpoint.java:1590) at org.apache.tomcat.util.net.SocketProcessorBase.run(SocketProcessorBase.java:49) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624) at org.apache.tomcat.util.threads.TaskThread$WrappingRunnable.run(TaskThread.java:61) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

这个错误提示显示了一个类加载器的错误，指出了找不到Servlet类com.LdfandWh.servlet.CheckCodeServlet。 这可能是由于以下原因之一导致的：

1. Servlet类文件未打包到WAR文件中。
2. 类文件存在于WAR文件中，但不在正确的位置。
3. 你的类路径没有包含Servlet类所在的目录。

要解决这个问题，你可以检查WAR文件，确保Servlet类已经打包到WAR文件中，并且位于正确的目录中。你还可以检查你的类路径设置，确保它包含Servlet类所在的目录。最后，你可以使用类加载器工具来检查类是否正在正确地加载。

io.netty.util.internal.outofdirectmemoryerror: failed to allocate 16777216 b

io.netty.util.internal.outofdirectmemoryerror: failed to allocate 16777216 b 是一个错误提示，意味着在使用 io.netty 这个库时，尝试分配 16,777,216 字节的直接内存时出现了错误。

出现这个错误通常是由于系统中的直接内存不足导致的。直接内存是一种通过 Native Memory 来直接分配内存的方式，与 Java 堆内存不同。由于直接内存不受 JVM 垃圾回收的控制，因此需要手动释放。

解决这个问题的方法有以下几种：

1. 增加直接内存的容量：可以通过修改 JVM 的启动参数，增加直接内存的最大容量。可以使用 -XX:MaxDirectMemorySize 参数指定最大直接内存大小。例如，可以设置为 -XX:MaxDirectMemorySize=1g 来将最大直接内存大小设置为 1GB。

2. 检查代码中的资源是否正确释放：如果在代码中使用了 io.netty 这个库，需要确保在使用完毕后正确释放资源。可以通过调用相关的 close() 或者 release() 方法来释放所占用的直接内存。

3. 调整程序的设计：如果程序中的网络请求或者数据处理量非常大，考虑对程序进行优化，减少对直接内存的依赖。可以通过合理缓存、分批处理等方式来减少直接内存的使用。

总之，当出现 io.netty.util.internal.outofdirectmemoryerror: failed to allocate 16777216 b 错误时，需要检查直接内存的容量是否足够，释放资源是否正确，以及是否需要对程序进行优化，减少对直接内存的依赖。