如何调查在Spark中发生的cryobufferoverflow？

1. 确认问题

首先，我们需要确定问题是否由Cryo造成的。我们可以在应用程序日志中搜索以下消息：

"java.lang.IllegalArgumentException: Buffer overflow"

如果找到了这些消息，那么问题很可能是由Cryo引起的。我们需要检查哪些数据超出了缓冲区的限制。

2. 诊断问题

我们可以使用以下代码段来诊断问题：

val bufferSize = new SparkConf().get("spark.kryoserializer.buffer.max.mb", "64").toInt * 1024 * 1024 val kryo = new Kryo() val output = new Output(bufferSize, -1) val objects = // The objects you want to serialize kryo.writeClassAndObject(output, objects) output.flush()

如果在运行此代码段时出现IllegalArgumentException，则说明有一个缓冲区溢出。在日志中搜索此错误消息，并查看哪个对象引起了问题。

3. 解决问题

要解决此问题，您可以考虑以下几点：

• 增加缓冲区大小：在Spark配置文件中增加spark.kryoserializer.buffer.max.mb值，例如设置为128MB来避免缓冲区溢出。
• 减少对象大小：将要序列化的对象拆分为较小的部分。
• 使用外部化存储：考虑将序列化的数据存储到外部系统中，这可以减少Cryo缓冲区的使用。

总之，应该考虑优化序列化过程，减少在内存中分配的缓冲区的大小以及调整Spark配置参数。