Spark防止内存溢出的方法包括：
调整内存分配：可以通过调整Spark的executor内存大小、driver内存大小以及每个任务的内存分配来防止内存溢出。可以通过配置spark.executor.memory、spark.driver.memory和spark.executor.memoryOverhead来调整内存分配。
控制并发任务数：可以通过控制并发任务数来减少内存使用。可以通过调整Spark的executor数量、调整每个executor的核数以及限制并发任务数来控制并发任务数。
数据压缩：可以通过数据压缩来减少内存使用。可以在读取数据时使用压缩格式，如gzip、snappy等，以减少内存使用。
持久化RDD：可以通过持久化RDD来减少内存使用。可以将需要重复使用的RDD进行持久化，以避免在每次计算时重新计算。
使用Tungsten内存管理：可以启用Spark的Tungsten内存管理来优化内存使用。Tungsten采用列式存储和编码来减少内存占用，并提高性能。
监控内存使用：可以通过Spark的监控工具来监控内存使用情况，及时发现内存使用过高的任务，并进行优化。