本文主要包含spark-OutOfMemory:GC overhead limit exceeded 解决，timelimitexceeded等服务器相关知识,网友希望可以进行参考
spark-OutOfMemory:GC overhead limit exceeded 解决，timelimitexceeded
今天准备跑自己的spark程序，但是运行过程中遇到了OutOfMemory:GC overhead limit exceeded的错误。
原以为是数据集太大，google了一番，以为是内存不够了，但是在webui一看其实数据集好像也不是很大，但是还是尝试提高了内存配置，通过提高spark.executor.memory和spark.shuffle.memoryFraction，降低spark.storage.memoryFraction，来提高机器可用的堆空间。
再次运行发现，问题依旧。在苦恼中找到Spark User Mailing List的一个问答帖，有人和我遇到了同样的问题。在帖子里发现了一个新的解释：executor core数量太多，导致了多个core之间争夺gc时间以及资源（应该主要是内存资源），最后导致大部分的时间都花在了gc上。
根据他的建议，我把core数量从4调到了1（也是挺极端的，真是为了成功运行，我拼了），方法是：由于我是spark standalone集群模式，所以直接编辑conf/spark-env.sh中的SPARK_EXECUTOR_CORES
运行，成功了。
真是不可思议，本来并行是为了提高速度和效率，但是这里却反而导致了运行失败。具体原因其实还不清楚，关于jvm的gc我也不甚了解，甚至也是今天我才尝试设置spark的其他环境参数，还是要多加学习啊！