在Spark集群中修复GC问题，可以通过调整堆内存大小、调整GC算法和参数等多种方式来进行处理。下面是一些可能的解决方法和代码示例：

1. 调整堆内存大小：

   • 增加堆内存大小，可以通过--executor-memory参数来指定每个Executor的内存大小。
   • 增加Driver的堆内存大小，可以通过--driver-memory参数来指定Driver的内存大小。

   代码示例：

   spark-submit --executor-memory 4g --driver-memory 4g --class ...
   

2. 调整GC算法和参数：

   • 尝试使用不同的GC算法，例如G1 GC、CMS GC等，可以通过设置spark.executor.extraJavaOptions和spark.driver.extraJavaOptions来指定JVM参数。
   • 调整GC参数，例如调整Young Generation的大小、调整GC线程数等。

   代码示例：

   spark-submit --conf "spark.executor.extraJavaOptions=-XX:+UseG1GC" --conf "spark.driver.extraJavaOptions=-XX:+UseG1GC" --class ...
   

3. 使用内存序列化：

   • 在Spark中，可以使用内存序列化来减少GC开销。可以通过设置spark.serializer参数为org.apache.spark.serializer.KryoSerializer来启用内存序列化。

   代码示例：

   spark-submit --conf "spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer" --class ...
   

4. 优化代码：

   • 避免使用广播变量和累加器，因为它们可能会导致内存占用过高。
   • 使用repartition或coalesce等操作来调整分区数量，以减少数据倾斜和内存占用。

   代码示例：

   val rdd = ...
   val repartitionedRDD = rdd.repartition(100)  // 调整为100个分区
   

需要根据具体情况来选择合适的解决方法，并根据实际测试结果进行调优。