Spark的常见问题有哪些？

OutOfMemoryError: Java heap space 错误：当内存不足时，Spark作业可能会遇到此错误。解决方法包括增加堆大小、降低内存使用量、使用Spark的持久化存储、调整内存分配模型等。
数据倾斜：在Spark集群中，某些任务的处理时间明显超过其他任务。解决方法包括增加分区数量、使用随机键分组、使用外部分区器等。
Spark性能问题：性能问题可能由多个因素引起，例如I/O瓶颈、内存问题、任务分配等。解决方法包括优化代码、增加硬件资源、使用持久化存储等。
资源不足：Spark作业需要大量的内存和CPU资源。当资源不足时，作业可能会失败或运行缓慢。解决方法包括增加集群规模、增加节点、分配更多资源给Spark任务。
数据丢失：当某些节点失败时，Spark作业可能会丢失数据。解决方法包括启用Spark的容错机制、使用持久化存储、定期备份数据等。