Compute size of Spark dataframe – SizeEstimator gives unexpected results

Visão Geral do Erro

O erro “Compute size of Spark dataframe – SizeEstimator gives unexpected results” ocorre quando os desenvolvedores tentam calcular o tamanho de um DataFrame no Apache Spark utilizando o SizeEstimator, mas recebem resultados que não correspondem às suas expectativas. Esse problema pode ser frustrante, especialmente se você estiver tentando otimizar o uso da memória ou armazenar dados de forma eficiente.

Causas Comuns

As discrepâncias nos tamanhos observados podem ser causadas por várias razões, incluindo:

1. Objetos Referenciados no JVM: O SizeEstimator calcula o tamanho de um objeto na heap do JVM, incluindo objetos que ele referencia, o que pode resultar em estimativas maior do que o esperado.
2. Cache do DataFrame: Se o DataFrame não estiver armazenado em cache, os resultados podem ser ainda mais imprecisos, pois o Spark pode não calcular corretamente o tamanho real dos dados.
3. Tamanho de Objetos Não Considerados: O tamanho real dos dados pode ser menor do que o tamanho estimado devido a operações de compressão e como os dados são armazenados.

Métodos de Solução

Método 1: Uso do queryExecution e cache

Uma solução é usar o queryExecution juntamente com o cache para obter o tamanho real do DataFrame. Siga os passos abaixo:

1. Cache o DataFrame:
   scala
df.cache.foreach(_ => ())
2. Obtenha o plano lógico:
   scala
val catalyst_plan = df.queryExecution.logical
3. Calcule o tamanho em bytes:
   scala
val df_size_in_bytes = spark.sessionState.executePlan(catalyst_plan).optimizedPlan.stats.sizeInBytes

Esse método fornece uma estimativa mais confiável, pois o DataFrame está em cache. Para um DataFrame de exemplo, isso pode resultar em um tamanho exato de 4,8GB, que corresponde ao tamanho do arquivo ao escrever em uma tabela Parquet não compactada.

Método 2: Uso de SizeEstimator

Embora o SizeEstimator possa não fornecer resultados confiáveis, ele ainda pode ser útil. Para calcular o tamanho de um objeto, você pode fazer o seguinte:

1. Calcule o tamanho:
   scala
val estimatedSize = SizeEstimator.estimate(df)

Esse método considera apenas o objeto e não os objetos referenciados. Portanto, pode resultar em um tamanho menor do que a realidade. Para mais detalhes, consulte a documentação do SizeEstimator.

Método 3: Uso de getRDDStorageInfo

Outra forma de obter informações sobre o armazenamento do RDD é utilizando o método getRDDStorageInfo. Esse método retorna informações sobre quais RDDs estão armazenados em cache, se estão na memória ou no disco, e quanto espaço ocupam.

1. Obtenha informações do RDD:
   scala
val rddInfos = spark.sparkContext.getRDDStorageInfo()
2. Itere sobre os RDDs:
   Para cada RDD, você pode obter o tamanho em memória e em disco.
   “`scala
   rddInfos.foreach