Compute size of Spark dataframe – SizeEstimator gives unexpected results

Descripción del Error

El error “Compute size of Spark dataframe – SizeEstimator gives unexpected results” se presenta cuando se intenta estimar el tamaño de un DataFrame en Apache Spark usando la clase SizeEstimator. Este error puede causar confusión, especialmente si los resultados devueltos no coinciden con las expectativas. En este artículo, abordaremos las causas comunes de este error y ofreceremos métodos prácticos para solucionarlo.

Causas Comunes

1. Referencias en Memoria: El SizeEstimator calcula el tamaño ocupando memoria, incluyendo objetos referenciados por el objeto en cuestión. Esto puede resultar en estimaciones de tamaño más grandes de lo esperado.
2. DataFrame No Cacheado: Si el DataFrame no está cacheado, la estimación del tamaño puede ser menos precisa. Esto se debe a que el tamaño real en memoria puede variar dependiendo de cómo se almacenan los datos.
3. Versiones de Spark: Diferencias en las versiones de Spark pueden afectar la precisión de SizeEstimator. Algunas versiones pueden tener mejoras o cambios en la forma en que se calcula el tamaño de los objetos.
4. Estructuras de Datos Complejas: Cuando se utilizan estructuras de datos complejas dentro del DataFrame, esto puede complicar el cálculo del tamaño y llevar a resultados inesperados.
5. Métricas de Optimización: El uso de métricas de optimización en la ejecución de consultas puede llevar a discrepancias en el tamaño estimado, especialmente si se utilizan características avanzadas de Spark.

Métodos de Solución

A continuación, se presentan varios métodos para solucionar el problema del tamaño inesperado del DataFrame en Spark.

Método 1: Uso de queryExecution

1. Cachear el DataFrame: Asegúrate de que el DataFrame está cacheado para mejorar la precisión de las estimaciones.
   python
df.cache().foreach(lambda x: x)
2. Obtener el Plan Lógico: Extraer el plan lógico de la ejecución de la consulta.
   python
val catalyst_plan = df.queryExecution.logical
3. Calcular el Tamaño: Utiliza el sessionState para ejecutar el plan y obtener el tamaño.
   python
val df_size_in_bytes = spark.sessionState.executePlan(catalyst_plan).optimizedPlan.stats.sizeInBytes

Este método suele ofrecer resultados más precisos, como se observó en algunos casos donde el tamaño calculado fue exactamente 4.8GB, coincidiendo con el tamaño del archivo al escribir en una tabla Parquet sin compresión.

Método 2: Revisar el Uso de SizeEstimator

1. Entender el SizeEstimator: Ten en cuenta que este método solo estima el tamaño ocupado en el heap de la JVM y puede incluir referencias que no son parte del tamaño real del objeto.
2. Documentación: Consulta la documentación oficial para profundizar en cómo usar correctamente el SizeEstimator.

Método 3: Usar getRDDStorageInfo

1. Obtener Información de Almacenamiento: Utiliza la función getRDDStorageInfo para obtener información sobre qué RDDs están cacheados y su tamaño en memoria y en disco.
   scala
val rddInfos = spark.sparkContext.getRDDStorageInfo()
2. Filtrar Resultados: Filtra los RDDs cacheados para obtener información específica sobre el tamaño.
   scala
rddInfos.filter(_.isCached)

Método 4: Calcular Particiones

1. Definir una Función para Particiones: Crea una función que calcule el número de particiones necesarias basándose en el tamaño estimado.
   “`python
   from math import ceil

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
“`

Consejos de Prevención

• Cachear DataFrames: Siempre que trabajes con DataFrames grandes, es recomendable cachearlos para mejorar el rendimiento y la precisión de las estimaciones.
• Verificar Versiones de Spark: Asegúrate de estar usando una versión reciente de Spark, ya que las optimizaciones pueden impactar en la precisión de las estimaciones de tamaño.
• Realizar Pruebas: Realiza pruebas con diferentes estructuras de datos y tamaños de DataFrame para entender mejor cómo se comporta el SizeEstimator.
• Consultar Documentación: Mantente al día con la documentación de Apache Spark para conocer las últimas mejoras y cambios en la API.

Resumen

El error “Compute size of Spark dataframe – SizeEstimator gives unexpected results” puede ser frustrante, pero con los métodos correctos, es posible obtener estimaciones más precisas del tamaño de un DataFrame. Al seguir los métodos descritos y aplicar las mejores prácticas, podrás solucionar este problema de manera efectiva y optimizar tu trabajo con Spark. Recuerda siempre que la precisión en la estimación del tamaño puede depender de múltiples factores, incluyendo el estado del DataFrame y la versión de Spark utilizada.