Spark在进行内存管理时，默认使用JVM堆内存和堆外内存。堆外内存是指非JVM堆内存，它通常用于缓存数据和执行直接内存访问的操作。Spark中，堆外内存主要用于存储数据序列化后的结果和网络IO。

如果Spark程序使用的堆外内存超过了系统限制或者没有足够的可用空间，则会出现堆外内存不足的情况。这种情况下，Spark无法继续执行任务，可能会导致程序崩溃。

(资料图片仅供参考)

以下是可能导致堆外内存不足的原因：

Spark程序处理的数据量过大，超出了系统可用的堆外内存空间。

系统中存在其他应用程序占用了过多的堆外内存空间，导致Spark无法分配足够的内存。

配置参数错误，例如设置的Spark内存大小过小，导致Spark无法分配足够的堆外内存。

为解决堆外内存不足问题，可以通过以下方式进行优化：

调整Spark程序的内存配置，增加堆外内存的分配量。

优化Spark程序的算法和逻辑，减少数据处理量和内存占用。

对系统进行优化，关闭不必要的应用程序，释放堆外内存空间。

使用更高效的数据存储格式，例如使用二进制格式代替文本格式，可以减少序列化后的数据占用空间。

增加系统的物理内存或者交换空间，增加堆外内存的可用空间。