将spark dataframe导出到配置单元数据库时出现Java堆空间错误

是由于导出的数据量过大，导致Java堆空间不足而引发的错误。解决这个问题可以通过以下几个步骤：

1. 增加Java堆空间：可以通过调整Spark的配置参数来增加Java堆空间的大小。可以尝试增加spark.driver.memory和spark.executor.memory参数的值，以提供更多的堆空间给Spark应用程序使用。
2. 优化数据导出方式：如果数据量过大，可以考虑分批导出或者分区导出的方式，减少一次性导出的数据量。可以使用Spark的分区功能将数据划分为多个小块，然后分批导出，以降低内存压力。
3. 增加配置单元数据库的性能：如果配置单元数据库的性能较低，可能会导致导出过程中出现Java堆空间错误。可以考虑升级数据库版本、优化数据库索引、增加数据库服务器的内存等方式来提升数据库的性能。
4. 使用压缩技术：如果数据量过大，可以考虑使用压缩技术来减小数据的存储空间。Spark提供了多种压缩格式，如gzip、snappy等，可以根据实际情况选择合适的压缩格式进行数据导出。
5. 使用分布式存储系统：如果数据量非常大，可以考虑使用分布式存储系统来存储导出的数据，如Hadoop HDFS、Tencent COS等。这些分布式存储系统具有高可扩展性和高性能，可以有效地处理大规模数据的导出操作。

总结起来，解决将spark dataframe导出到配置单元数据库时出现Java堆空间错误的方法包括增加Java堆空间、优化数据导出方式、增加配置单元数据库的性能、使用压缩技术以及使用分布式存储系统等。具体的解决方案需要根据实际情况进行调整和优化。