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问题描述：
在使用Spark过程中，有时会因为数据增大，而出现下面两种错误:
Java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
java.lang.OutOfMemoryError：GC overhead limit exceeded
这两种错误之前我一直认为是executor的内存给的不够，但是仔细分析发现其实并不是executor内存给的不足，而是driver的内存给的不足。在standalone client模式下用spark-submit提交任务时（standalone模式部署时，默认使用的就是standalone client模式提交任务），我们自己写的程序（main）被称为driver，在不指定给driver分配内存时，默认分配的是512M。在这种情况下，如果处理的数据或者加载的数据很大（我是从Hive中加载数据），driver就可能会爆内存，出现上面的OOM错误。
解决方法：
参考：http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html
方法一：在spark-submit中指定 --driver-memory memSize参数来设定driver的jvm内存大小，可以通过spark-submit --help查看其他可以设置的参数。
eg:
./spark-submit \--master spark://7070 \--class $MAIN_CLASS \--executor-memory 3G \--total-executor-cores 10 \--driver-memory 2g \--name $APP_NAME \--conf "spark.executor.extraJavaOptions=-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps" \"$SPARK_APP_JAR" 方法二：在spark_home/conf/目录中，将spark-defaults.conf.template模板文件拷贝一份到/spark_home/conf目录下，命名为spark-defaults.conf，然后在里面设置spark.driver.memory memSize属性来改变driver内存大小。
eg:
spark.master spark://master:7077 spark.default.parallelism 10spark.driver.memory 2g spark.serializer org.apache.spark.serializer.KryoSerializer spark.sql.shuffle.partitions 50 http://blog.csdn.net/gaokao2011/article/details/51707163
