ApacheSparkOutOfMemoryError(HeapSpace)

我有一个大约5M行x20列的数据集,包含groupID和rowID.我的目标是检查(某些)列是否包含组内缺少(空)值的固定分数(例如,50%).如果找到,则该组的整个列设置为missing(null).

df = spark.read.parquet('path/to/parquet/')
check_columns = {'col1': ..., 'col2': ..., ...}  # currently len(check_columns) = 8

for col, _ in check_columns.items():
    total = (df
             .groupBy('groupID').count()
             .toDF('groupID', 'n_total')
             )

    missing = (df
               .where(F.col(col).isNull())
               .groupBy('groupID').count()
               .toDF('groupID', 'n_missing')
               )
    # count_missing = count_missing.persist()  # PERSIST TRY 1
    # print('col {} found {} missing'.format(col, missing.count()))  # missing.count() is b/w 1k-5k

    poor_df = (total
               .join(missing, 'groupID')
               .withColumn('freq', F.col('n_missing') / F.col('n_total'))
               .where(F.col('freq') > 0.5)
               .select('groupID')
               .toDF('poor_groupID')
               )

    df = (df
          .join(poor_df, df['groupID'] == poor_df['poor_groupID'], 'left_outer')
          .withColumn(col, (F.when(F.col('poor_groupID').isNotNull(), None)
                            .otherwise(df[col])
                            )
                    )
        .select(df.columns)
        )

    stats = (missing
             .withColumnRenamed('n_missing', 'cnt')
             .collect()  # FAIL 1
             )

    # df = df.persist()  # PERSIST TRY 2

print(df.count())  # FAIL 2

我最初分配1G spark.driver.memory和4G spark.executor.memory,最终增加到spark.driver.memory10G.

问题: 循环在第一次迭代期间像魅力一样运行,但到最后,在第6或第7次迭代时,我看到我的CPU利用率下降(使用1而不是6个核心).与此同时,一次迭代的执行时间显着增加.在某些时候,我得到一个OutOfMemory错误:

spark.driver.memory <4G:at collect()(FAIL 1)

4G <= spark.driver.memory <10G:在count()步骤(FAIL 2)

FAIL 1案例的堆栈跟踪(相关部分):

[...]
py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o1061.collectToPython.
: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
[...]

执行程序UI不反映过多的内存使用情况(它显示驱动程序使用的内存<50k,执行程序<1G).Spark metrics system(app-XXX.driver.BlockManager.memory.memUsed_MB)也没有:它显示600M到1200M的已用内存,但总是> 300M剩余内存.(这表明2G驱动程序内存应该这样做,但事实并非如此.)

首先处理哪个列也无关紧要(因为它是a上的循环dict(),它可以是任意顺序).

我的问题是:

导致OutOfMemory错误的原因是什么并非所有可用的CPU核心都用于最终？

spark.driver.memory当我从执行器转移到驱动程序只需几KB时,为什么需要10G ？

一些(一般)问题,以确保我理解正确的事情:

如果我收到OOM错误,正确看的地方几乎总是驱动程序(b/c执行程序溢出到磁盘)？

为什么会count()导致OOM错误 - 我认为这个操作只会占用exector上的资源(向驱动程序提供几个字节)？

上面提到的内存指标(指标系统,UI)是否正确？

BTW:我在独立模式下运行Spark 2.1.0.

更新2017-04-28

为了进一步深入,我为驱动程序启用了堆转储:

cfg = SparkConfig()
cfg.set('spark.driver.extraJavaOptions', '-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError')

我跑了它8G的spark.driver.memory和我分析与Eclipse MAT堆转储.事实证明,有两个相当大的类(每个~4G):

java.lang.Thread
    - char (2G)
    - scala.collection.IndexedSeqLike
        - scala.collection.mutable.WrappedArray (1G)
    - java.lang.String (1G)

org.apache.spark.sql.execution.ui.SQLListener
    - org.apache.spark.sql.execution.ui.SQLExecutionUIData 
      (various of up to 1G in size)
        - java.lang.String
    - ...

我尝试关闭UI,使用

cfg.set('spark.ui.enabled', 'false')

这使得UI不可用,但对OOM错误没有帮助.此外,我尝试使用UI来保持较少的历史记录

cfg.set('spark.ui.retainedJobs', '1')
cfg.set('spark.ui.retainedStages', '1')
cfg.set('spark.ui.retainedTasks', '1')
cfg.set('spark.sql.ui.retainedExecutions', '1')
cfg.set('spark.ui.retainedDeadExecutors', '1')

这也没有帮助.

更新2017-05-18

我发现了Spark的pyspark.sql.DataFrame.checkpoint方法.这就像是persist摆脱了数据帧的血统.因此,它有助于规避上述问题.