16个任务的序列化结果的总大小（1048.5 MB）大于spark.driver.maxResultSize（1024.0 MB）

16个任务的序列化结果的总大小（1048.5 MB）大于spark.driver.maxResultSize（1024.0 MB）

似乎问题在于您试图拉回驱动程序的数据量太大。您很可能正在使用 collect 方法从 Dataframe / RDD中 检索所有值。该
驱动程序 是一个过程，通过收集 数据框 你拉你已经在集群回分发到一个节点的数据的。 这违反了分发它的目的！
仅在将数据减少到可管理的数量之后才执行此 *** 作。

您有两种选择：

1. 如果确实需要处理所有这些数据，则应将其保留在执行程序中。使用 HDFS 和 Parquet 以分布式方式保存数据，并使用Spark方法在群集上使用数据，而不是尝试将所有数据收集回一个位置。

2. 如果确实需要将数据送回驱动程序，则应检查是否确实需要所有数据。如果只需要摘要统计信息，则在调用collect之前在执行程序上进行计算。或者，如果您仅需要前100个结果，则仅 收集 前100个结果。

更新：

还有另一个原因会导致您不太明显地遇到此错误。除了您显式调用collect之外，Spark还将尝试将数据发送回驱动程序。如果您正在使用累加器，用于广播联接的数据以及有关每个任务的一些小状态数据，它还将为每个任务发送回累加器结果。如果您有很多分区（根据我的经验，超过20k），有时您会看到此错误。这是一个已知问题，需要进行一些改进，还有很多工作要做。

如果这是您遇到的问题，可以选择的解决方法是：

1. 增加

   spark.driver.maxResultSize

   或将其设置为0可无限
2. 如果是广播联接的元凶，则可以减小

   spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold

   以限制广播联接数据的大小
3. 减少分区数