在 Spark 内存溢出（OutOfMemoryError） 的排查中，首先要区分是软件层配置不当还是代码逻辑导致内存占用异常。下面提供一个系统性的排查思路，帮助你判断是软件问题还是代码问题：

---

一、初步排查方向

维度	判断问题来源
内存是否普遍不够	软件配置问题
某任务、某节点频繁 OOM	代码逻辑问题
所有任务都报相似 OOM	软件问题可能更大
Task 在运行中内存缓慢增长	代码中数据缓存或累积导致
提升 executor 内存后仍然溢出	代码逻辑问题可能更大

---

二、具体排查步骤

查看 OOM 日志信息

• 报错关键词：java.lang.OutOfMemoryError
• 看看是：
  • GC overhead limit exceeded（垃圾回收过于频繁，内存紧张）
  • Java heap space（堆内存不足）
  • Direct buffer memory（off-heap内存问题）

这些信息能帮助我们快速定位是哪一块内存出了问题。

---

判断是否是 软件资源配置不足

表现：

• executor 内存（如 --executor-memory 2g）太小
• executor 数量太多，总内存超机器物理内存
• shuffle spill 频繁但磁盘也不够用
• 没有配置 spark.memory.fraction 或设置不合理（默认 0.6）

排查方式：

• 适当提高 executor memory 和 driver memory 看是否解决问题；
• 检查 spark.sql.shuffle.partitions 设置是否过大；
• 观察是否所有节点都在 OOM；
• 查看 GC 日志：是否频繁 full GC，停顿时间过长。

如果内存调高之后就不报错，说明是配置问题。

---

判断是否是 代码导致内存异常

典型表现：

• 某些 task 内存快速膨胀，例如：
  • groupByKey() 或 reduceByKey() 输入太大；
  • 使用 collect() 导致 driver 内存不足；
  • 使用 rdd.cache() 缓存了大量数据；
  • Dataset 操作中存在 mapPartitions 内部收集过多数据；
  • 算子嵌套太深，堆栈过长导致栈溢出；
  • 广播变量（broadcast）太大；
  • join 前未分区或数据倾斜严重，单分区数据过大。

排查方式：

• 查看具体是哪些 stage/task 报错（Spark UI -> Executors 或 Stages）；
• 查看是否只有少数 executor OOM；
• 结合源码或业务逻辑，排查数据倾斜、缓存、collect 等问题；
• 是否使用了 checkpoint？是否放在了合适位置？

---

三、建议工具与方法

Spark UI 重点页面

• Stages 页面：查看哪个 stage 出现问题，是否数据倾斜；
• Executors 页面：某个 executor 使用内存明显偏高；
• SQL 页面：看哪个 SQL 任务导致内存暴涨；
• Storage 页面：查看缓存的数据占用情况。

GC 日志分析

• 如果是 JVM 内存泄漏，建议打开 GC 日志分析：--conf "spark.executor.extraJavaOptions=-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -Xloggc:gc.log"

---

总结：如何判断

问题特征	更可能是…
所有 executor 都 OOM，提升内存后恢复	软件配置不合理
单个 executor OOM，内存增长异常快	代码问题
使用 collect/cache/join/groupByKey 导致爆炸	代码问题
executor memory 明显低于数据体量	软件问题
分区不合理导致单个 task 内存爆炸	代码问题