PySpark: java.lang.OutofMemoryError: espacio de almacenamiento dinámico de Java

apache-spark out-of-memory

Question

He estado usando PySpark con Ipython últimamente en mi servidor con 24 CPU y 32 GB de RAM. Se ejecuta sólo en una máquina. En mi proceso, quiero recopilar una gran cantidad de datos como se indica en el siguiente código:

train_dataRDD = (train.map(lambda x:getTagsAndText(x))
.filter(lambda x:x[-1]!=[])
.flatMap(lambda (x,text,tags): [(tag,(x,text)) for tag in tags])
.groupByKey()
.mapValues(list))

Cuando lo hago

training_data = train_dataRDD.collectAsMap()

Me da un error fuera de memoria. Java heap Space . Además, no puedo realizar ninguna operación en Spark después de este error, ya que pierde la conexión con Java. Da Py4JNetworkError: Cannot connect to the java server .

Parece que el espacio del montón es pequeño. ¿Cómo puedo ponerlo a límites más grandes?

EDITAR :

Cosas que intenté antes de ejecutar: sc._conf.set(''spark.executor.memory'',''32g'').set(''spark.driver.memory'',''32g'').set(''spark.driver.maxResultsSize'',''0'')

Cambié las opciones de chispa según la documentación aquí (si hace ctrl-f y busca spark.executor.extraJavaOptions): http://spark.apache.org/docs/1.2.1/configuration.html

Dice que puedo evitar los OOM configurando la opción spark.executor.memory. Hice lo mismo pero parece no estar funcionando.

Answer 1

Después de probar un montón de parámetros de configuración, descubrí que solo hay que cambiar una para habilitar más espacio de spark.driver.memory y, por ejemplo, spark.driver.memory .

sudo vim $SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf
#uncomment the spark.driver.memory and change it according to your use. I changed it to below
spark.driver.memory 15g
# press : and then wq! to exit vim editor

Cierre su aplicación de chispa existente y vuelva a ejecutarla. No volverás a encontrar este error. :)