Question

我目前正在尝试在UMBC Webbase Corpus上训练一组Word2Vec矢量（400个文件中大约30GB的文本）。

即使在100 GB以上的机器上，我也经常遇到内存不足的情况。我在应用程序本身运行Spark。我尝试稍微调整一下，但我无法对超过10 GB的文本数据执行此操作。我实现的明显瓶颈是先前计算的RDD的并集，即内存不足异常的来源。

也许您有经验可以提出比这更有效的内存实现：

 object SparkJobs {
  val conf = new SparkConf()
    .setAppName("TestApp")
    .setMaster("local[*]")
    .set("spark.executor.memory", "100g")
    .set("spark.rdd.compress", "true")

  val sc = new SparkContext(conf)


  def trainBasedOnWebBaseFiles(path: String): Unit = {
    val folder: File = new File(path)

    val files: ParSeq[File] = folder.listFiles(new TxtFileFilter).toIndexedSeq.par


    var i = 0;
    val props = new Properties();
    props.setProperty("annotators", "tokenize, ssplit");
    props.setProperty("nthreads","2")
    val pipeline = new StanfordCoreNLP(props);

    //preprocess files parallel
    val training_data_raw: ParSeq[RDD[Seq[String]]] = files.map(file => {
      //preprocess line of file
      println(file.getName() +"-" + file.getTotalSpace())
      val rdd_lines: Iterator[Option[Seq[String]]] = for (line <- Source.fromFile(file,"utf-8").getLines) yield {
          //performs some preprocessing like tokenization, stop word filtering etc.
          processWebBaseLine(pipeline, line)    
      }
      val filtered_rdd_lines = rdd_lines.filter(line => line.isDefined).map(line => line.get).toList
      println(s"File $i done")
      i = i + 1
      sc.parallelize(filtered_rdd_lines).persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER)

    })

    val rdd_file =  sc.union(training_data_raw.seq)

    val starttime = System.currentTimeMillis()
    println("Start Training")
    val word2vec = new Word2Vec()

    word2vec.setVectorSize(100)
    val model: Word2VecModel = word2vec.fit(rdd_file)

    println("Training time: " + (System.currentTimeMillis() - starttime))
    ModelUtil.storeWord2VecModel(model, Config.WORD2VEC_MODEL_PATH)  
  }}
}

Answer 1

就像Sarvesh在评论中指出的那样，单个机器的数据可能太多了。使用更多的机器。我们通常认为需要20-30 GB的内存才能使用1 GB的文件。通过这种（非常粗略的）估计，您需要600-800 GB的内存用于30 GB输入。（您可以通过加载部分数据来获得更准确的估算。）

作为更一般的评论，我建议您避免使用rdd.union和sc.parallelize。请使用带有通配符的sc.textFile将所有文件加载到单个RDD中。

Answer 2

您是否尝试从较小的语料库中获取word2vec向量？我告诉你这是因为我在一个更小的一个上运行了word2vec spark实现，我遇到了问题，因为存在这个问题：http://mail-archives.apache.org/mod_mbox/spark-issues/201412.mbox/%3CJIRA.12761684.1418621192000.36769.1418759475999@Atlassian.JIRA%3E

因此，对于我的用例，该问题使word2vec spark实现有点无用。因此，我使用spark来按摩我的语料库，但不是为了实际获取向量。

正如其他人建议的那样，请远离致电rdd.union。
另外我认为.toList可能会从RDD中收集每一行并将其收集到您的驱动程序计算机（用于提交任务的计算机）中，这可能就是您为什么会出现内存不足的原因。你应该完全避免将RDD变成一个列表！

从Apache Spark中的文件联合一系列RDD的内存有效方式

2 个答案: