Compute size of Spark dataframe – SizeEstimator gives unexpected results

Обзор Ошибки

Ошибка “Compute size of Spark dataframe – SizeEstimator gives unexpected results” возникает, когда попытка получить размер Spark DataFrame с помощью SizeEstimator дает неожиданные или неверные результаты. Это может быть вызвано различными факторами, включая особенности работы Spark и его механизмов кэширования.

Распространенные Причины

1. Недостаточная информация о кэшировании: Если DataFrame не кэширован, SizeEstimator может вернуть некорректные результаты.
2. Учет ссылок на объекты: SizeEstimator учитывает размер объектов, на которые ссылается DataFrame, что может привести к завышенным оценкам.
3. Версия Spark: Некоторые версии Spark могут иметь известные проблемы или изменения в реализации SizeEstimator, что может повлиять на точность.
4. Оптимизация плана выполнения: При оптимизации плана выполнения могут возникнуть рассогласования в оценках размера.
5. Параметры выполнения: Неверные параметры, переданные в методы, могут привести к неожиданным итогам.

Методы Решения

Метод 1: Использование queryExecution

Если DataFrame кэширован, можно извлечь его размер с помощью queryExecution. Этот метод дает точные результаты, соответствующие размеру файла при записи в несжатую таблицу Parquet.

1. Кэшируйте DataFrame:
   scala
df.cache.foreach(_ => ())
2. Получите логический план выполнения:
   scala
val catalyst_plan = df.queryExecution.logical
3. Извлеките размер в байтах:
   scala
val df_size_in_bytes = spark.sessionState.executePlan(catalyst_plan).optimizedPlan.stats.sizeInBytes

Метод 2: Изучение RDDInfo

Используйте RDDInfo для получения информации о кэшированных RDD и их использовании памяти.

1. Вызовите метод для получения информации о кэшированных RDD:
   scala
val rddInfos = spark.sparkContext.getRDDStorageInfo()
2. Изучите информацию о каждом RDD, включая размер в памяти и на диске.

Метод 3: Использование SizeEstimator с учетом объектов

Обратите внимание, что SizeEstimator возвращает размер объектов на кучи JVM, включая ссылки. Это может привести к завышенным оценкам.

1. Используйте SizeEstimator для получения общего размера:
   scala
val estimatedSize = SizeEstimator.estimate(df)
2. Понимайте ограничения этого метода и учитывайте, что фактический размер может быть меньше.

Метод 4: Оптимизация с использованием Python

Если вы используете PySpark, можно создать функцию для получения разделов и их размера:

1. Импортируйте необходимые модули:
   python
from math import ceil
2. Определите функцию для получения количества разделов:
   python
def get_partitions(df):
df.cache().foreach(lambda x: x)
df_size_in_bytes = spark._jsparkSession.sessionState() \
.executePlan(df._jdf.queryExecution().logical()).optimizedPlan().stats().sizeInBytes()
mega_bytes = df_size_in_bytes / 1000**2
parts = ceil(mega_bytes / 128)
return 1 if parts == 0 else parts

Советы по Предотвращению

• Регулярно кэшируйте DataFrame, чтобы избежать проблем с оценкой размера.
• Следите за версиями Spark и обновляйте до последних стабильных релизов, чтобы избежать известных проблем.
• Используйте профайлеры и инструменты мониторинга для анализа производительности и использования ресурсов.
• Проверяйте документацию Spark для понимания изменений в API и методов.

Резюме

Ошибка “Compute size of Spark dataframe – SizeEstimator gives unexpected results” может быть решена различными способами в зависимости от контекста работы с данными. Использование queryExecution для извлечения размера кэшированного DataFrame является наиболее надежным методом. Также, важны понимание особенностей работы Spark и правильное кэширование DataFrame. Следуя данным рекомендациям, можно значительно упростить работу с Spark и улучшить точность оценки размеров DataFrame.