1

Я бегу Spark 2 и пытаюсь перетасовать около 5 терабайт json. Я бег в очень длинные паузы для сбора мусора во время перетасовки из Dataset:Spark: операция в случайном порядке, ведущая к длительной паузе GC

val operations = spark.read.json(inPath).as[MyClass] 
operations.repartition(partitions, operations("id")).write.parquet("s3a://foo") 

Существует ли какие-либо очевидные щипки конфигурации для решения этой проблемы? Моя конфигурация выглядит следующим образом:

spark.driver.maxResultSize 6G 
spark.driver.memory 10G 
spark.executor.extraJavaOptions -XX:+UseG1GC -XX:MaxPermSize=1G -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 
spark.executor.memory 32G 
spark.hadoop.fs.s3a.buffer.dir /raid0/spark 
spark.hadoop.fs.s3n.buffer.dir /raid0/spark 
spark.hadoop.fs.s3n.multipart.uploads.enabled true 
spark.hadoop.parquet.block.size 2147483648 
spark.hadoop.parquet.enable.summary-metadata false 
spark.local.dir /raid0/spark 
spark.memory.fraction 0.8 
spark.mesos.coarse true 
spark.mesos.constraints priority:1 
spark.mesos.executor.memoryOverhead 16000 
spark.network.timeout 600 
spark.rpc.message.maxSize 1000 
spark.speculation false 
spark.sql.parquet.mergeSchema false 
spark.sql.planner.externalSort true 
spark.submit.deployMode client 
spark.task.cpus 1 
+0

Вы уверены, что вам нужен 1G MaxPermSize? Также, вероятно, стоит использовать Java8 (поэтому в случае OpenJDK/OracleJDK этот параметр игнорируется). –

ответ

1

Добавление следующих флагов избавило от пауз GC.

spark.executor.extraJavaOptions -XX:+UseG1GC -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35 -XX:ConcGCThreads=12 

Я думаю, что для этого требуется довольно много настроек. This Сообщение databricks было очень полезно.

Смежные вопросы