Hadoop和Spark都是大數據處理框架，但在使用過程中可能會遇到一些問題。以下是一些常見問題的解決方案：
Hadoop常見問題及解決方案
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OOM（內存溢出）問題
- 原因：可能是內存泄漏或內存中的對象確實都需要存活。
- 解決方案：調整JVM堆參數，增加內存分配；使用工具如MAT分析內存泄漏；優化代碼減少內存占用。
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HDFS數據塊損壞
- 原因：DataNode節點磁盤故障。
- 解決方案：檢查并修復損壞的數據塊；重新復制數據塊。
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NameNode無法啟動
- 原因：格式化次數過多或配置文件錯誤。
- 解決方案：重新格式化NameNode；檢查并修復配置文件。
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Spark任務運行緩慢或失敗
- 原因：資源分配不足、數據傾斜或網絡問題。
- 解決方案：調整Spark配置，如增加Executor內存、調整并行度；優化數據結構和代碼邏輯。
Spark常見問題及解決方案
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GC Overhead Limit Exceeded錯誤
- 原因：JVM垃圾回收耗時過長。
- 解決方案：增加內存分配、調整GC策略、優化數據處理邏輯。
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Spark SQL執行錯誤
- 原因：可能是數據格式不支持或數據中存在特殊字符。
- 解決方案：確保數據格式正確，如使用Parquet或ORC格式；檢查數據是否包含特殊字符或無效數據。
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Spark任務無法啟動
- 原因：可能是集群未完全啟動或配置錯誤。
- 解決方案：檢查Spark集群是否已啟動，訪問Spark Web UI檢查狀態；檢查并修正配置文件。
通過上述解決方案，可以有效地解決Hadoop和Spark在使用過程中遇到的一些常見問題，提高系統的穩定性和性能。
