应用 pyspark ALS 时出现 StackOverflow 错误 "recommendProductsForUsers"（尽管 >300GB Ram 的集群可用）

Question

正在寻找专业知识来指导我解决以下问题。

背景：

我正在尝试使用受 this 启发的基本 PySpark 脚本示例
作为部署基础设施，我使用 Google Cloud Dataproc 集群。
我代码中的基石是 "recommendProductsForUsers" 记录的 here 函数，它返回模型中所有用户的前 X 产品

我遇到的问题

ALS.Train 脚本运行在 GCP 上运行流畅且扩展性好（轻松超过 100 万客户）。
但是，应用预测：即使用函数 'PredictAll' 或 'recommendProductsForUsers'，根本无法缩放。我的脚本运行对于小型数据集（<100 个客户 <100 种产品）。但是，当将其调整为与业务相关的规模时，我无法扩展它（例如，>50k 的客户和>10k 的产品）

我得到的错误如下：

 16/08/16 14:38:56 WARN org.apache.spark.scheduler.TaskSetManager:
   Lost task 22.0 in stage 411.0 (TID 15139,
   productrecommendation-high-w-2.c.main-nova-558.internal):
   java.lang.WhosebugError
        at java.io.ObjectInputStream.readSerialData(ObjectInputStream.java:1942)
        at java.io.ObjectInputStream.readOrdinaryObject(ObjectInputStream.java:1808)
        at java.io.ObjectInputStream.readObject0(ObjectInputStream.java:1353)
        at java.io.ObjectInputStream.readObject(ObjectInputStream.java:373)
        at scala.collection.immutable.$colon$colon.readObject(List.scala:362)
        at sun.reflect.GeneratedMethodAccessor11.invoke(Unknown Source)
        at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
        at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
        at java.io.ObjectStreamClass.invokeReadObject(ObjectStreamClass.java:1058)
        at java.io.ObjectInputStream.readSerialData(ObjectInputStream.java:1909)
        at java.io.ObjectInputStream.readOrdinaryObject(ObjectInputStream.java:1808)
        at java.io.ObjectInputStream.readObject0(ObjectInputStream.java:1353)
        at java.io.ObjectInputStream.defaultReadFields(ObjectInputStream.java:2018)
        at java.io.ObjectInputStream.readSerialData(ObjectInputStream.java:1942)
        at java.io.ObjectInputStream.readOrdinaryObject(ObjectInputStream.java:1808)
        at java.io.ObjectInputStream.readObject0(ObjectInputStream.java:1353)
        at java.io.ObjectInputStream.defaultReadFields(ObjectInputStream.java:2018)
        at java.io.ObjectInputStream.readSerialData(ObjectInputStream.java:1942)
        at java.io.ObjectInputStream.readOrdinaryObject(ObjectInputStream.java:1808)
        at java.io.ObjectInputStream.readObject0(ObjectInputStream.java:1353)
        at java.io.ObjectInputStream.readObject(ObjectInputStream.java:373)
        at scala.collection.immutable.$colon$colon.readObject(List.scala:362)

我什至弄了一个 300GB 的集群（1 个 108GB 的主节点 + 2 个 108GB RAM 的节点）来尝试运行它；它适用于 50,000 个客户，但仅此而已
我的目标是建立一个可以运行超过 80 万客户的设置

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失败的代码行

predictions = model.recommendProductsForUsers(10).flatMap(lambda p: p[1]).map(lambda p: (str(p[0]), str(p[1]), float(p[2])))
pprint.pprint(predictions.take(10))
schema = StructType([StructField("customer", StringType(), True), StructField("sku", StringType(), True), StructField("prediction", FloatType(), True)])
dfToSave = sqlContext.createDataFrame(predictions, schema).dropDuplicates()

您建议如何进行？我觉得我的脚本末尾的 'merging' 部分（即当我将它写入 dfToSave 时）导致了错误；有没有办法绕过这个并逐部分保存？

Answer 1

从堆栈跟踪来看，这似乎是与

相同的问题

基本上，Spark 递归地表示 RDD 沿袭，这样当在迭代工作负载过程中没有对事物进行惰性评估时，您最终会得到深度嵌套的对象。调用 sc.setCheckpointDir 并调整检查点间隔将减少此 RDD 谱系的长度。

应用 pyspark ALS 时出现 StackOverflow 错误 "recommendProductsForUsers"（尽管 >300GB Ram 的集群可用）

StackOverflow-error when applying pyspark ALS's "recommendProductsForUsers" (although cluster of >300GB Ram available)

recommendation-engine

pyspark

apache-spark-mllib

google-cloud-dataproc

gcp