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背景：

        我正在跑一个数据处理较为复杂的程序。然后调试了很多遍，出现了GC问题，如下图bug.        

        GC overhead limit exceeded-这个bug错误通常表示 Java 虚拟机 (JVM) 在进行垃圾回收时花费了过多的时间，并且回收的内存量非常少。这通常是由于内存不足或数据量过大导致的,如下图，我自己跑的程序出现错误。

尝试以下解决方案

1. 增加 Executor 内存

增加 Spark Executor 的内存在创建 SparkSes,sion 时设置 spark.executor.memory 参数：

val spark = SparkSession.builder() 
.appName("xxxxx") 
.config("spark.executor.memory", "20g") 
.config("spark.kryoserializer.buffer.max", "512m") 
.config("spark.serializer", "org.20apache.spark.serializer.KryoSerializer") 
.getOrCreate()

2. 增加 Driver 内存

增加 Driver 的内存：

val spark = SparkSession.builder() .appName("xxxxx") 
.config("spark.driver.memory", "8g") 
.config("spark.executor.memory", "20g") 
.config("spark.kryoserializer.buffer.max", "512m") 
.config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") 
.getOrCreate()

3. 调整分区数量

增加数据的分区数量可以帮助分散数据处理的负担，从而减少每个分区的内存消耗。

使用 repartition() 或 coalesce() 方法来调整 DataFrame 的分区：

val numPartitions = 200 // 我差不多几十个G数据， 
val repartitionedDF = userInfoDF.repartition(numPartitions)

4. 调整 Spark 配置参数

调整以下 Spark 配置参数：

  .config("spark.memory.fraction", "0.7") // 调整内存比例.config("spark.memory.storageFraction", "0.5") // 调整存储比例

基本就这几种方案，一个一个试出来的，然后解决了，遇事不决调整资源，然后调整比例。最重要的是内存！！内存，还是TMD内存！！！

非常完美！