Застрял на загрузке parquet файлов рекурсивно различного размера с помощью Spark.

Вопрос или проблема

val df  = spark.read.format("parquet")
    .option("recursiveFileLookup", "true")
    .load("/main/parquet")

org.apache.spark.SparkException: Работа прервана из-за сбоя на этапе: Задача 0 на этапе 2.0 потерпела неудачу 4 раза, последняя неудача: Задача 0.6 на этапе 2.0 (TID 13) (172.21.0.2 executor 3): java.lang.OutOfMemoryError: недостаточно памяти в куче Java
    at java.base/java.nio.HeapByteBuffer.<init>(HeapByteBuffer.java:64)
    at java.base/java.nio.ByteBuffer.allocate(ByteBuffer.java:363)
    at org.apache.parquet.bytes.HeapByteBufferAllocator.allocate(HeapByteBufferAllocator.java:32)
    at org.apache.parquet.hadoop.ParquetFileReader$ConsecutivePartList.readAll(ParquetFileReader.java:1842)
    at org.apache.parquet.hadoop.ParquetFileReader.internalReadRowGroup(ParquetFileReader.java:990)
    at org.apache.parquet.hadoop.ParquetFileReader.readNextRowGroup(ParquetFileReader.java:940)
    at org.apache.parquet.hadoop.ParquetFileReader.readNextFilteredRowGroup(ParquetFileReader.java:1082)
...

Внутри папки `main/parquet` файлы parquet разбросаны по нерегулярной структуре подпапок.

Ответ или решение

При загрузке Parquet файлов с использованием Apache Spark на Scala, иногда возникают проблемы с управлением памятью, особенно когда файлы имеют различный размер и расположены в сложной подкаталоговой структуре. В вашем случае, вы столкнулись с ошибкой OutOfMemoryError, что является следствием того, что Spark не может эффективно распределить имеющиеся ресурсы.

Анализ проблемы

1. Структура данных: Вы загружаете файлы Parquet рекурсивно, используя опцию recursiveFileLookup. Эта опция позволяет загружать файлы из всех подкаталогов, что является удобным, но может привести к чрезмерному потреблению памяти, если обрабатываемые данные велики.

2. Ограниченные ресурсы: У вас имеется один узел с 10 ядрами и лимитом памяти в 10 ГБ. Spark, в зависимости от конфигурации, может выделить часть этой памяти для разных компонентов, таких как драйвер и исполнители, что может привести к недостатку памяти для выполнения задач.

Рекомендации по оптимизации загрузки Parquet-файлов

1. Использование option("mergeSchema", "true"): Если файлы имеют разные схемы, вы можете столкнуться с проблемами, так как Spark может попытаться объединить схемы всех файлов, что увеличивает объем занимаемой памяти. Сначала проверьте, требуется ли объединять схемы, и установите этот параметр только в случае необходимости.

2. Параллельное чтение: Разделите задачу на части. Вы можете загружать файлы по отдельным подкаталогам вместо того, чтобы загружать всю директорию сразу:

   val df1 = spark.read.format("parquet").load("/main/parquet/subfolder1")
   val df2 = spark.read.format("parquet").load("/main/parquet/subfolder2")

3. Объем данных: Определите, насколько велики ваши Parquet-файлы. Рекомендуется обрабатывать данные пакетами. Используйте limit() для уменьшения объема данных, которые обрабатываются одновременно:

   val partialDf = df.limit(10000) // Например, загружайте 10 000 записей

4. Увеличение памяти: Рассмотрите возможность увеличения объема доступной памяти для ваших процессов Spark. Для этого вы можете изменить настройки конфигурации Spark:

   spark.conf.set("spark.executor.memory", "8g")
   spark.conf.set("spark.driver.memory", "2g")

5. Настройки таблицы: Используйте .coalesce(numPartitions) для уменьшения количества партиций данных, что поможет распределить данные более равномерно по доступной памяти. Например:

   val coalescedDf = df.coalesce(5) // Уменьшаем до 5 партиций

6. Оптимизация формата Parquet: Убедитесь, что ваши Parquet-файлы оптимизированы. Уменьшение размера файлов и их правильная индексация могут значительно ускорить процесс загрузки.

7. Кэши и временные таблицы: Рассмотрите возможность кэширования часто используемых наборов данных:

   df.cache()

Итог

При загрузке большого количества Parquet-файлов в Spark необходимо учитывать характеристики доступной памяти и размера данных. Оптимизация процессов через настройки, разбиение задач на более мелкие части и минимизация объемов обрабатываемых данных при каждой операции помогут избежать ошибок, связанных с нехваткой памяти. Постепенно подходя к решению, вы сможете повысить эффективность работы с данными и значительно упростить процесс обработки больших объемов информации.