spark避免内存溢出的有哪些方法

Spark避免内存溢出的方法包括：

1. 调剂内存分配：可以通过调剂Spark的executor内存大小、driver内存大小和每一个任务的内存分配来避免内存溢出。可以通过配置spark.executor.memory、spark.driver.memory和spark.executor.memoryOverhead来调剂内存分配。

2. 控制并发任务数：可以通过控制并发任务数来减少内存使用。可以通过调剂Spark的executor数量、调剂每一个executor的核数和限制并发任务数来控制并发任务数。

3. 数据紧缩：可以通过数据紧缩来减少内存使用。可以在读取数据时使用紧缩格式，如gzip、snappy等，以减少内存使用。

4. 持久化RDD：可以通过持久化RDD来减少内存使用。可以将需要重复使用的RDD进行持久化，以免在每次计算时重新计算。

5. 使用Tungsten内存管理：可以启用Spark的Tungsten内存管理来优化内存使用。Tungsten采取列式存储和编码来减少内存占用，并提高性能。

6. 监控内存使用：可以通过Spark的监控工具来监控内存使用情况，及时发现内存使用太高的任务，并进行优化。