Compute size of Spark dataframe – SizeEstimator gives unexpected results

Gambaran Umum Error

Ketika menggunakan Spark, banyak pengguna mengalami pesan error yang menyatakan “Compute size of Spark dataframe – SizeEstimator gives unexpected results”. Error ini muncul saat pengguna mencoba untuk menghitung ukuran dataframe menggunakan SizeEstimator, tetapi hasil yang diperoleh tidak sesuai dengan yang diharapkan. Hal ini seringkali disebabkan oleh cara pengukuran yang tidak tepat atau ketidakakuratan dalam estimasi ukuran objek yang ada di heap JVM.

Penyebab Umum

Ada beberapa faktor yang menyebabkan error ini muncul, di antaranya:

1. Ketidakakuratan pada SizeEstimator: SizeEstimator menghitung ukuran objek di heap JVM, termasuk objek yang dirujuk oleh objek tersebut. Ini sering kali menyebabkan perbedaan ukuran yang signifikan.
2. Dataframe tidak di-cache: Jika dataframe tidak di-cache terlebih dahulu, estimasi ukuran bisa jadi tidak akurat.
3. Versi Spark yang digunakan: Beberapa versi Spark mungkin memiliki bug atau keterbatasan dalam perhitungan ukuran dataframe.
4. Penggunaan metode yang tidak tepat: Metode yang digunakan untuk menghitung ukuran dataframe mungkin tidak sesuai atau tidak mempertimbangkan semua aspek dari dataframe.

Metode Solusi

Untuk mengatasi masalah ini, berikut beberapa metode yang dapat digunakan:

Metode 1: Menggunakan queryExecution

Salah satu cara untuk mendapatkan ukuran dataframe yang lebih akurat adalah dengan menggunakan queryExecution dari Spark. Berikut adalah langkah-langkahnya:

1. Caching dataframe:
   scala
df.cache.foreach(_ => ())
2. Mendapatkan ukuran dari queryExecution:
   scala
val catalyst_plan = df.queryExecution.logical
val df_size_in_bytes = spark.sessionState.executePlan(catalyst_plan).optimizedPlan.stats.sizeInBytes
3. Anda dapat memeriksa ukuran yang dihitung:
   scala
println(s"Ukuran dataframe dalam bytes: $df_size_in_bytes")

Metode ini membutuhkan dataframe untuk di-cache, tetapi memberikan estimasi yang jauh lebih akurat.

Metode 2: Memahami SizeEstimator

Jika Anda ingin tetap menggunakan SizeEstimator, penting untuk memahami cara kerjanya. SizeEstimator menghitung ukuran objek dan semua objek yang dirujuk oleh objek tersebut. Hal ini dapat menyebabkan hasil yang tidak akurat ketika banyak objek baru dibuat.

• Untuk menggunakan SizeEstimator, Anda bisa melakukan hal berikut:
  “`scala
  import org.apache.spark.util.SizeEstimator

val estimatedSize = SizeEstimator.estimate(df)
println(s”Estimasi ukuran dataframe: $estimatedSize bytes”)
“`

Metode 3: Menggunakan RDDInfo

Anda juga bisa mendapatkan informasi lebih lanjut tentang RDD yang menyimpan dataframe dan ukuran penyimpanan yang digunakan. Berikut langkah-langkahnya:

1. Dapatkan informasi penyimpanan RDD:
   “`scala
   val rddStorageInfo = sparkContext.getRDDStorageInfo()
   rddStorageInfo.foreach(info =>