我知道spark内存管理。（Reserve、User、spark.storage和spark.execution）。我也知道如何控制这些大小。我有一个非常基本的问题，特别是关于spark执行内存。如果spark作业可以溢出执行内存和存储内存，为什么它会因内存溢出而失败？请不要误解我的意思，但要准确回答，我需要深入的了解。
agyaoht71#
将数据溢出到磁盘可以帮助缓解内存压力，因为即使Spark作业超出可用内存，它也可以继续运行。但是，即使Spark作业能够将数据溢出到磁盘，它也可能由于内存溢出而失败，这有几个原因：1.磁盘空间不足：如果磁盘没有足够的可用空间来容纳溢出的数据，作业将失败，并显示内存溢出错误。1.磁盘I/O瓶颈：如果磁盘读写数据的速度不够快，则即使有足够的磁盘空间，作业仍可能失败，并出现内存溢出错误。1.数据过多：即使溢出到磁盘，如果正在处理的数据量太大，内存或磁盘无法容纳，作业也会失败，并显示内存溢出错误。1.内存碎片：如果可用内存碎片化，并且没有足够大的连续内存块来容纳正在处理的数据，则作业可能会失败，并出现内存溢出错误。
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按热度按时间agyaoht71#
将数据溢出到磁盘可以帮助缓解内存压力，因为即使Spark作业超出可用内存，它也可以继续运行。但是，即使Spark作业能够将数据溢出到磁盘，它也可能由于内存溢出而失败，这有几个原因：
1.磁盘空间不足：如果磁盘没有足够的可用空间来容纳溢出的数据，作业将失败，并显示内存溢出错误。
1.磁盘I/O瓶颈：如果磁盘读写数据的速度不够快，则即使有足够的磁盘空间，作业仍可能失败，并出现内存溢出错误。
1.数据过多：即使溢出到磁盘，如果正在处理的数据量太大，内存或磁盘无法容纳，作业也会失败，并显示内存溢出错误。
1.内存碎片：如果可用内存碎片化，并且没有足够大的连续内存块来容纳正在处理的数据，则作业可能会失败，并出现内存溢出错误。