Java Spark collect() javaRdd 因内存错误而失败（EMR 集群）

Question

我在 AWS EMR（Elastic Map Reduce）集群上运行ning Spark App 我的主节点特征是： 8 个 vCore，15 GiB 内存，80 GB SSD 存储我的执行节点是：8 个 vCore，15 GiB 内存，80 GB SSD 存储

我有大小为 inputFile 的 csv 文件 - 600MB.I 正在尝试将其读入 JavaRdd，然后使用 collect() 将其转换为对象列表。

这是我的代码：

JavaRDD<WebLabPurchasesDataObject> allRecords = context.textFile(inputFile).map (
        data -> {
            String[] fields = data.split(",", -1);

            String hitDay = fields[0];
            String treatmentName = fields[1];
            String sessionId = fields[2];

            return new WebLabPurchasesDataObject(hitDay,treatmentName,sessionId);   
        });

allRecords.cache();

List<WebLabPurchasesDataObject> webLabRddAllRecordsList = allRecords.collect();

每次我尝试运行这段代码时，我都会得到 java.lang.OutOfMemoryError：Java 堆 space。据我了解，Spark 正在我的主节点上执行 collect() 操作。那么有什么办法可以增加内存，这样就可以运行程序呢？

18/03/15 16:35:48 WARN scheduler.TaskSetManager: Lost task 1.0 in stage 2.0 (TID 5, ip-1443-405-18-1544.us-west-2.compute.internal): java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
at java.util.Arrays.copyOf(Arrays.java:3236)
at java.io.ByteArrayOutputStream.grow(ByteArrayOutputStream.java:118)
at java.io.ByteArrayOutputStream.ensureCapacity(ByteArrayOutputStream.java:93)
at java.io.ByteArrayOutputStream.write(ByteArrayOutputStream.java:153)
at java.io.ObjectOutputStream$BlockDataOutputStream.drain(ObjectOutputStream.java:1877)
at java.io.ObjectOutputStream$BlockDataOutputStream.setBlockDataMode(ObjectOutputStream.java:1786)
at java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java:1189)
at java.io.ObjectOutputStream.writeObject(ObjectOutputStream.java:348)
at org.apache.spark.serializer.JavaSerializationStream.writeObject(JavaSerializer.scala:44)
at org.apache.spark.serializer.JavaSerializerInstance.serialize(JavaSerializer.scala:80)
at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:213)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)    18/03/15 16:35:49 ERROR cluster.YarnScheduler: Lost executor 1 on ip-43ew55-154.us-west-2.compute.internal: remote Akka client disassociated

Answer 1

正如您所确定的，由于结果是在驱动程序上收集的，因此您需要增加驱动程序内存。默认值是 1GB，这对你的情况来说是不够的。

在创建 SparkSession/SparkContext 时添加此配置：spark.driver.memory 具有更大的值：2g 或 3g。如果您使用 spark-shell 然后在启动时将此作为附加选项传递 spark-shell：--driver-memory 3g 用于 3GB 内存。

我还建议您详细阅读此处描述的配置：https://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html

Java Spark collect() javaRdd 因内存错误而失败（EMR 集群）

Java Spark collect() javaRdd fails with Memory errors (EMR cluster)

java

amazon-emr

emr

apache-spark

rdd