前言

之前写了一个hive业务数据ETL后导出的程序，通过通过SparkSQL实现的，当时的需求是每天导出前一天的数据。数据在hive中是有年月日分区的，为了提高效率，所以我在where条件里面每天动态生成了需要的分区条件。一直运行都没什么问题。最近需要一次导出一年的数据，我就在担心这下动态生成的分区条件肯定特别长。哈哈，果然，程序一跑在spark解析SQL的时候就报错了，错误如下：

Exception in thread "main" java.lang.StackOverflowError
        at org.apache.spark.sql.hive.HiveQl$Token$.unapply(HiveQl.scala:360)
        at org.apache.spark.sql.hive.HiveQl$.nodeToExpr(HiveQl.scala:1489)
        at org.apache.spark.sql.hive.HiveQl$.nodeToExpr(HiveQl.scala:1599)
        at org.apache.spark.sql.hive.HiveQl$.nodeToExpr(HiveQl.scala:1599)
        at org.apache.spark.sql.hive.HiveQl$.nodeToExpr(HiveQl.scala:1599)
        at org.apache.spark.sql.hive.HiveQl$.nodeToExpr(HiveQl.scala:1599)
        at org.apache.spark.sql.hive.HiveQl$.nodeToExpr(HiveQl.scala:1599)
        at org.apache.spark.sql.hive.HiveQl$.nodeToExpr(HiveQl.scala:1599)
        at org.apache.spark.sql.hive.HiveQl$.nodeToExpr(HiveQl.scala:1599)
        at org.apache.spark.sql.hive.HiveQl$.nodeToExpr(HiveQl.scala:1599)
        at org.apache.spark.sql.hive.HiveQl$.nodeToExpr(HiveQl.scala:1599)
        at org.apache.spark.sql.hive.HiveQl$.nodeToExpr(HiveQl.scala:1599)
        at org.apache.spark.sql.hive.HiveQl$.nodeToExpr(HiveQl.scala:1599)
        at org.apache.spark.sql.hive.HiveQl$.nodeToExpr(HiveQl.scala:1599)
        at org.apache.spark.sql.hive.HiveQl$.nodeToExpr(HiveQl.scala:1599)
        at org.apache.spark.sql.hive.HiveQl$.nodeToExpr(HiveQl.scala:1599)
        at org.apache.spark.sql.hive.HiveQl$.nodeToExpr(HiveQl.scala:1599)
        at org.apache.spark.sql.hive.HiveQl$.nodeToExpr(HiveQl.scala:1599)
        at org.apache.spark.sql.hive.HiveQl$.nodeToExpr(HiveQl.scala:1599)
        at org.apache.spark.sql.hive.HiveQl$.nodeToExpr(HiveQl.scala:1599)
        at org.apache.spark.sql.hive.HiveQl$.nodeToExpr(HiveQl.scala:1599)

StackOverflowError异常介绍

Java虚拟机中，内存结构大致分为 堆（heap)，Java栈（Java stack）, 本地方法栈（Native Method Stack）, 方法区(Method Area), 程序计数器（Program Counter Register），如下图所示：

其中java栈和本地方法栈是线程私有的，区别是java栈为执行的java方法服务，而本地方法栈是为本地方法服务。
只有这两个地方会抛出StackOverflowError，当栈深度超过Java虚拟机分配给线程的栈大小时就会出现这种错误。

解决方案

知道报错的原因，那么就把线程栈大小调大就可以了。
Java虚拟机有几个参数可以做调整：

-Xms 为JVM启动时分配的内存，比如-Xms512m，表示启动分配512MB内存。
-Xmx 为JVM运行过程中分配的最大内存，比如-Xmx2048m，表示JVM进程最多只能够占用2GB内存。
-Xss 为JVM启动的每个线程分配的栈内存大小，JDK1.5以后默认的是1MB。

那么我们用 -Xss 就可以了。先看一下目前默认的栈大小。

[root@cdh1 ~]# java -XX:+PrintFlagsFinal -version | grep ThreadStackSize
     intx CompilerThreadStackSize                   = 0                                   {pd product}
     intx ThreadStackSize                           = 1024                                {pd product}
     intx VMThreadStackSize                         = 1024                                {pd product}
java version "1.8.0_161"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_161-b12)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.161-b12, mixed mode)

可见目前如果程序不配置，会使用默认配置，为1MB，那么我们手动设置下栈大小。增加至6MB
如果是本地模式运行，用

 java -Xss6m -jar xxxx.jar

如果是SparkSubmit 方式运行，加上以下选项

--driver-java-options "-Xss6m"

问题成功解决！