Problema de límite de tamaño del almacenador de búfer de Spark
Estoy realizando la función de agregación a nivel de columna como:
df.groupby("a").agg(collect_set(b))
El valor de la columna está aumentando más allá del tamaño predeterminado de 2 GB.
Detalles del error:
La tarea de Spark falla con una IllegalArgumentException: Cannot grow BufferHolder error. java.lang.IllegalArgumentException: Cannot grow BufferHolder by size 95969 because the size after growing exceeds size limitation 2147483632.
Como ya sabemos, BufferHolder tiene un tamaño máximo de 2147483632 bytes (aproximadamente 2 GB). Si un valor de columna excede este tamaño, Spark devuelve la excepción.
He eliminado todos los registros duplicados, he incrementado las particiones predeterminadas con repartition() y también he aumentado todos los parámetros de memoria, pero no sirve, sigue dando el error mencionado arriba.
Tenemos un gran volumen de datos en una columna después de aplicar la agregación de collect_set.
¿Hay alguna forma de aumentar el tamaño máximo de BufferHolder a 2 GB durante el proceso?
davy.ai
Desafortunadamente, el tamaño máximo de
BufferHolderen Spark está codificado de forma que no puede ser cambiado durante el procesamiento. Spark tiene esta limitación para evitar errores de falta de memoria y mantener la estabilidad.Como solución alternativa, puedes intentar agregar los datos utilizando una función diferente, como
collect_listoconcat_ws. Estas funciones pueden proporcionar una solución alternativa para tus requerimientos de agregación mientras te mantienes dentro de las limitaciones de memoria de Spark.Otro enfoque es dividir la columna grande en fragmentos más pequeños antes de aplicar la función
collect_set. Puedes utilizar la funciónspliten Spark SQL para dividir la columna en partes más pequeñas basadas en un carácter o patrón delimitador, y luego aplicar la funcióncollect_seta cada parte por separado. Una vez que tengas los conjuntos para cada parte, puedes fusionarlos para obtener el resultado final.En general, es importante tener en cuenta las limitaciones de memoria de Spark y diseñar tu flujo de procesamiento de datos en consecuencia, utilizando técnicas como la partición, el almacenamiento en caché y la optimización del plan de ejecución.