Spark 1.4.1中Beeline使用的gc overhead limit exceeded

最近使用SparkSQL做数据的打平操作，就是把多个表的数据经过关联操作导入到一个表中，这样数据查询的过程中就不需要在多个表中查询了，在数据量大的情况下，这样大大提高了查询效率。

 

我启动了thriftserver,然后通过beeline去连接thriftserver， 打平操作进行的很顺利，但是在执行groupby操作的时候beeline报了一个错误：gc overhead limit exceeded

我分析可能是thriftserver报的错误。但是查看了thriftserver的日志没有任何异常打出来，没办法重新执行该sql ,通过jmap跟了下，JVM的old区一直没有满，那就是不是thriftserver的问题了。

 

那么可能就是beeline的问题了，jmap跟了一下 ,beeline只有512m的内存，old区满满的。

 

下面就可以着手调整beeline的参数设置，我调整了java_opts, spark_daemon_memory,spark_driver_memory, spark_java_opts.统统不行，看了1.4.1的源码。是程序的问题，

幸好在spark 1.5中fix这个问题了。

 

查看SparkClassCommandBuilder的源码

if (className.equals("org.apache.spark.deploy.master.Master")) {
      javaOptsKeys.add("SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS");
      javaOptsKeys.add("SPARK_MASTER_OPTS");
      memKey = "SPARK_DAEMON_MEMORY";
    } else if (className.equals("org.apache.spark.deploy.worker.Worker")) {
      javaOptsKeys.add("SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS");
      javaOptsKeys.add("SPARK_WORKER_OPTS");
      memKey = "SPARK_DAEMON_MEMORY";
    } else if (className.equals("org.apache.spark.deploy.history.HistoryServer")) {
      javaOptsKeys.add("SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS");
      javaOptsKeys.add("SPARK_HISTORY_OPTS");
      memKey = "SPARK_DAEMON_MEMORY";
    } else if (className.equals("org.apache.spark.executor.CoarseGrainedExecutorBackend")) {
      javaOptsKeys.add("SPARK_JAVA_OPTS");
      javaOptsKeys.add("SPARK_EXECUTOR_OPTS");
      memKey = "SPARK_EXECUTOR_MEMORY";
    } else if (className.equals("org.apache.spark.executor.MesosExecutorBackend")) {
      javaOptsKeys.add("SPARK_EXECUTOR_OPTS");
      memKey = "SPARK_EXECUTOR_MEMORY";
    } else if (className.equals("org.apache.spark.deploy.ExternalShuffleService") ||
        className.equals("org.apache.spark.deploy.mesos.MesosExternalShuffleService")) {
      javaOptsKeys.add("SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS");
      javaOptsKeys.add("SPARK_SHUFFLE_OPTS");
      memKey = "SPARK_DAEMON_MEMORY";
    } else if (className.startsWith("org.apache.spark.tools.")) {
      String sparkHome = getSparkHome();
      File toolsDir = new File(join(File.separator, sparkHome, "tools", "target",
        "scala-" + getScalaVersion()));
      checkState(toolsDir.isDirectory(), "Cannot find tools build directory.");
      Pattern re = Pattern.compile("spark-tools_.*\\.jar");
      for (File f : toolsDir.listFiles()) {
        if (re.matcher(f.getName()).matches()) {
          extraClassPath = f.getAbsolutePath();
          break;
        }
      }
      checkState(extraClassPath != null,
        "Failed to find Spark Tools Jar in %s.\n" +
        "You need to run \"build/sbt tools/package\" before running %s.",
        toolsDir.getAbsolutePath(), className);
      javaOptsKeys.add("SPARK_JAVA_OPTS");
    } else {
      javaOptsKeys.add("SPARK_JAVA_OPTS");
      memKey = "SPARK_DRIVER_MEMORY";
    }

看46.47的代码，1.5可以通过SPARk_JAVA_OPTS和SPARK_DRIVER_MEMORY来设置beeline的内存