ref说：
每个分区的所有分区的序列化结果的总大小限制 火花动作（例如收集）。应该至少为1M，或者为0 无限。如果总大小超过此限制，则将中止作业。 具有高限制可能会导致驱动程序中出现内存不足错误（取决于 on spark.driver.memory和JVM中对象的内存开销。设置 适当的限制可以保护驱动程序免受内存不足的错误。
这个属性究竟做了什么？我的意思是起初（因为我不是因为内存错误而失败的工作）我认为我应该增加它。
第二个想法，似乎这个属性定义了一个worker可以发送给驱动程序的结果的最大大小，所以将它保留为默认值（1G）将是保护驱动程序的最佳方法..
但是在这种情况下会发生，工作人员将不得不发送更多消息，因此开销只会使作业变慢？
如果我理解正确，假设一个工作人员想要向驱动程序发送4G数据，那么拥有spark.driver.maxResultSize=1G将导致工作人员发送4条消息（而不是1条无限制spark.driver.maxResultSize） 。如果是这样，那么增加该属性以保护我的司机免受纱线暗杀应该是错误的。
但上面的问题仍然存在......我的意思是如果我将其设置为1M（最小值），它会是最具保护性的方法吗？
答案 0 :(得分：18)
假设某个工作人员想要向驱动程序发送4G数据，那么使用spark.driver.maxResultSize = 1G将导致该工作人员发送4条消息（而不是1条带有无限的spark.driver.maxResultSize）。
没有。如果估计的数据大小大于maxResultSize，则给定的作业将被中止。这里的目标是保护您的应用程序免受驱动程序丢失，仅此而已。
如果我将其设置为1M（最小值），它是最有保护性的方法吗？
在意义上是，但显然它在实践中没用。良好的价值应该允许应用程序正常进行，但保护应用程序免受意外情况的影响。