Spark Scala中的内存被填满

是指在使用Spark框架进行数据处理时，由于数据量过大或者内存分配不合理，导致内存空间被完全占满的情况。

在Spark中，内存被填满可能会导致以下问题：

1. 内存溢出：当内存被填满时，无法为新的数据分配足够的内存空间，从而导致程序崩溃。
2. 性能下降：当内存被填满时，Spark可能会频繁地进行磁盘读写操作，从而导致性能下降。

为了解决内存被填满的问题，可以采取以下措施：

1. 调整内存分配：可以通过调整Spark的内存分配参数来增加可用内存空间，例如调整executor的内存分配比例、调整Spark任务的内存分配比例等。
2. 增加集群资源：如果集群资源允许，可以增加集群的内存容量，从而提供更多的可用内存空间。
3. 数据压缩：对于一些可以压缩的数据，可以采用数据压缩的方式来减少内存占用。
4. 数据分区：将大数据集进行合理的分区，可以减少单个分区的数据量，从而降低内存占用。
5. 持久化存储：对于一些中间结果或频繁使用的数据，可以将其持久化到磁盘或其他存储介质中，从而释放内存空间。

对于Spark Scala中的内存被填满的问题，腾讯云提供了一系列的解决方案和产品，例如：

1. 腾讯云Elastic MapReduce（EMR）：EMR是一种大数据处理服务，可以提供弹性的计算和存储资源，帮助用户解决大数据处理中的内存问题。
2. 腾讯云CVM（云服务器）：CVM提供了丰富的计算资源，用户可以根据实际需求灵活调整服务器的配置，从而提供更多的内存空间。
3. 腾讯云COS（对象存储）：COS提供了高可靠、低成本的对象存储服务，用户可以将一些中间结果或频繁使用的数据存储在COS中，从而释放内存空间。

以上是对Spark Scala中的内存被填满问题的一般性解答，具体的解决方案和产品选择应根据实际情况进行评估和选择。