一、 Spark 中的 OOM 问题？

1.1、map 类型的算子执行中内存溢出如 flatMap，mapPatitions

   原因：map 端过程产生大量对象导致内存溢出：这种溢出的原因是在单个 map 中产生了大量的  对象导致的针对这种问题。

解决方案：

  • 增加堆内内存。
  • 在不增加内存的情况下，这个方法只能减少分区，不能增加分区。具体做法可以在会产生大量对象的 map 操作之前调用 repartition 方法，减少分区 
如rdd.repartition(10000).map(x=>for(i <- 1 to 10000) yield i.toString)。

1.2、shuffle 后内存溢出如 join，reduceByKey，repartition。

shuffle 内存溢出的情况可以说都是 shuffle 后，单个文件过大导致的。在 shuffle 的使用，需要传入一个 partitioner，大部分 Spark 中的 shuffle 操作，默认的 partitioner 都是 HashPatitioner，默认值是父 RDD 中最大的分区数．这个参数 spark.default.parallelism 只对 HashPartitioner 有效．如果是别的 partitioner 导致的 shuffle 内存溢出就需要重写 partitioner 代码了．

//自定义的Hash分区器
class CustomPartitioner(numPar: Int) extends Partitioner {
  assert(numPar > 0)
  
  // 返回分区数, 必须要大于0.
  override def numPartitions: Int = numPar

  //返回指定键的分区编号(0到numPartitions-1)
  override def getPartition(key: Any): Int = key match {
    case null => 0
    case _ => key.hashCode().abs % numPar
  }
}
object MyCustomPartitioner {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("MyCustomPartitioner").setMaster("local[2]")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")

    val rdd1 = sc.parallelize(Array((10, "a"), (20, "b"), (30, "c"), (40, "d"), (50, "e"), (60, "f")))
    println(rdd1.partitioner)

    //使用HashPartitioner重新分区
    val rdd2 = rdd1.partitionBy(new CustomPartitioner(2))
    println(rdd2.partitioner)
    rdd2.glom().map(_.toList).collect().foreach(println)
  }
}

1.3、coalesce调用导致内存溢出

这是我最近才遇到的一个问题，因为hdfs中不适合存小问题，所以Spark计算后如果产生的文件太小，我们会调用coalesce合并文件再存入hdfs中。但是这会导致一个问题，例如在coalesce之前有100个文件，这也意味着能够有100个Task，现在调用coalesce(10)，最后只产生10个文件，因为coalesce并不是shuffle操作，这意味着coalesce并不是按照我原本想的那样先执行100个Task，再将Task的执行结果合并成10个，而是从头到尾只有10个Task在执行，原本100个文件是分开执行的，现在每个Task同时一次读取10个文件，使用的内存是原来的10倍，这导致了OOM。解决这个问题的方法是令程序按照我们想的先执行100个Task再将结果合并成10个文件，这个问题同样可以通过repartition解决，调用repartition(10)，因为这就有一个shuffle的过程，shuffle前后是两个Stage，一个100个分区，一个是10个分区，就能按照我们的想法执行。

1.4 在RDD中，共用对象能够减少OOM的情况

类似这样rdd.flatMap(x=>for(i <- 1 to 1000) yield (“key”,”value”))导致OOM，但是在同样的情况下，使用rdd.flatMap(x=>for(i <- 1 to 1000) yield “key”+”value”)就不会有OOM的问题，这是因为每次(“key”,”value”)都产生一个Tuple对象，而”key”+”value”，不管多少个，都只有一个对象，指向常量池，于是乎,如果RDD中有大量的重复数据,或者Array中需要存大量重复数据的时候我们都可以将重复数据转化为String,能够有效的减少内存使用.

2、对于 Spark 中的数据倾斜问题你有什么好的方案？

  1. 前提是定位数据倾斜，是 OOM 了，还是任务执行缓慢，看日志，看 WebUI
  2. 解决方法，有多个方面:
  • 避免不必要的 shuffle，如使用广播小表的方式，将 reduce-side-join 提升为 map-side-join
  • 分拆发生数据倾斜的记录，分成几个部分进行，然后合并 join 后的结果
  • 改变并行度，可能并行度太少了，导致个别 task 数据压力大
  • 两阶段聚合，先局部聚合，再全局聚合
  • 自定义 paritioner，分散 key 的分布，使其更加均匀