Spark 驱动程序堆内存问题

Posted 2023-04-15

【中文标题】Spark 驱动程序堆内存问题

【英文标题】：Spark Driver Heap Memory Issues

【发布时间】：2016-12-15 17:59:21

【问题描述】：

我看到主节点上的 Java 堆慢慢用完的问题。下面是我创建的一个简单示例，它只会重复 200 次。使用下面的设置，master 在大约 1 小时内耗尽内存并出现以下错误：

16/12/15 17:55:46 INFO YarnSchedulerBackend$YarnDriverEndpoint: Launching task 97578 on executor id: 9 hostname: ip-xxx-xxx-xx-xx
#
# java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
# -XX:OnOutOfMemoryError="kill -9 %p"
#   Executing /bin/sh -c "kill -9 20160"...

代码：

import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark._

object MemTest 

 case class X(colval: Long, colname: Long, ID: Long)

 def main(args: Array[String]) 
    val conf = new SparkConf().setAppName("MemTest")
    val spark = new SparkContext(conf)

    val sc = org.apache.spark.sql.SQLContext.getOrCreate(spark)
    import sc.implicits._;

    for( a <- 1 to 200)
    
      var df = spark.parallelize((1 to 5000000).map(x => X(x.toLong, x.toLong % 10, x.toLong / 10 ))).toDF()
      df = df.groupBy("ID").pivot("colname").agg(max("colval"))
      df.count
    

    spark.stop()
  

我正在使用 m4.xlarge（4 个节点+1 个主节点）在 AWS emr-5.1.0 上运行。这是我的火花设置

  "Classification": "spark-defaults",
  "Properties": 
    "spark.dynamicAllocation.enabled": "false",
    "spark.executor.instances": "16",
    "spark.executor.memory": "2560m",
    "spark.driver.memory": "768m",
    "spark.executor.cores": "1"
  
,

    "Classification": "spark",
    "Properties": 
      "maximizeResourceAllocation": "false"
    
,

我使用 sbt 编译

name := "Simple Project"

version := "1.0"

scalaVersion := "2.11.7"

libraryDependencies ++= Seq(
  "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.0.2" % "provided",
  "org.apache.spark" %% "spark-sql" % "2.0.2")

然后使用

运行它

spark-submit --class MemTest target/scala-2.11/simple-project_2.11-1.0.jar

用jmap -histo查看内存我看到java.lang.Long和scala.Tuple2不断增长。

【参考方案1】：

你确定集群上安装的spark版本是2.0.2吗？

或者，如果您的集群上有多个 Spark 安装，您确定您调用的是正确的 (2.0.2) spark-submit？

（很遗憾，我无法发表评论，所以这就是我将其发布为答案的原因）

【讨论】：

这是 Spark 2.0.1，因为这就是 emr-5.1.0。我会试试 emr-5.2.0。