Spark DataFrameのサイズを計算する際のSizeEstimatorによる予期しない結果の解決方法

エラーの概要・症状

Apache Sparkを使用してDataFrameのサイズを計算しようとした際に、”Compute size of Spark dataframe – SizeEstimator gives unexpected results”というエラーメッセージが表示されることがあります。このエラーは、SizeEstimatorが意図した通りのサイズを返さない場合に発生します。具体的には、DataFrameのサイズを計算する際に、予期しない数値が返されることが多く、データ処理やメモリ管理に支障をきたすことがあります。

このエラーが発生する原因

このエラーが発生する主な原因は以下の通りです。

• オブジェクトの参照サイズ: SizeEstimatorは、オブジェクトが参照している他のオブジェクトのサイズも含めて計算します。このため、実際のDataFrameのサイズよりも大きな値が返されることがあります。
• キャッシュ状態の影響: DataFrameがキャッシュされていない場合、SizeEstimatorは正確なサイズを計算できないことがあります。
• Sparkバージョンの違い: 使用しているSparkのバージョンによって、SizeEstimatorの動作が異なる場合があります。

解決方法

ここでは、SizeEstimatorを使用した場合に予期しない結果が返される際の具体的な解決方法をいくつか紹介します。

解決方法 1: キャッシュを利用したサイズの取得

Spark DataFrameがキャッシュされている場合、queryExecutionを使用してサイズを取得することができます。以下の手順を実行してください。

1. DataFrameをキャッシュします。
   scala
df.cache().foreach(_ => ())
2. logicalなクエリプランを取得します。
   scala
val catalyst_plan = df.queryExecution.logical
3. 最適化されたプランからサイズを取得します。
   scala
val df_size_in_bytes = spark.sessionState.executePlan(catalyst_plan).optimizedPlan.stats.sizeInBytes

この方法により、キャッシュされたDataFrameの正確なサイズを取得できます。

解決方法 2: RDDのストレージ情報を取得する

RDDのストレージ情報を取得することで、キャッシュの状態やサイズを確認することもできます。

1. RDDストレージ情報を取得します。
   scala
val rddStorageInfo = spark.sparkContext.getRDDStorageInfo()
2. 各RDDのメモリサイズやディスクサイズを確認します。
   “`scala
   rddStorageInfo.foreach