Question

这里我粘贴了我在spark上运行的python代码，以便对数据进行一些分析。我可以在少量数据集上运行以下程序。但是当进入大型数据集时，它会说＆＃34;第1阶段包含一个非常大的任务（17693 KB）。建议的最大任务大小为100 KB＆＃34;。

import os
import sys
import unicodedata
from operator import add

try:
    from pyspark import SparkConf
    from pyspark import SparkContext
except ImportError as e:
    print ("Error importing Spark Modules", e)
    sys.exit(1)

def tokenize(text):
    resultDict = {}
    text = unicodedata.normalize('NFKD', text).encode('ascii','ignore')

    str1= text[1]
    str2= text[0]

    arrText= text.split(str1)

    ss1 = arrText[0].split("/")

    docID = ss1[0].strip()

    docName = ss[1].strip()

    resultDict[docID+"_"+docName] = 1

    return resultDict.iteritems()

sc=SparkContext('local')
textfile = sc.textFile("path to my data")
fileContent = textfile.flatMap(tokenize)
rdd = sc.parallelize(fileContent.collect())
rdd= rdd.map(lambda x: (x[0], x[1])).reduceByKey(add)
print rdd.collect()
#reduceByKey(lambda a,b: a+b)
rdd.coalesce(1).saveAsTextFile("path to result")

在这里，我发布了更多警告：此后作业未运行。有人可以帮我解决这个问题。

16/06/10 19:19:58 WARN TaskSetManager: Stage 1 contains a task of very large size (17693 KB). The maximum recommended task size is 100 KB.
16/06/10 19:19:58 INFO TaskSetManager: Starting task 0.0 in stage 1.0 (TID 5314, localhost, partition 0,PROCESS_LOCAL, 18118332 bytes)
16/06/10 19:19:58 INFO Executor: Running task 0.0 in stage 1.0 (TID 5314)
16/06/10 19:43:00 INFO BlockManagerInfo: Removed broadcast_1_piece0 on localhost:43480 in memory (size: 3.9 KB, free: 511.1 MB)
16/06/10 19:43:00 INFO ContextCleaner: Cleaned accumulator 2

Answer 1

当Spark序列化任务时，它会递归序列化完整的闭包上下文。在这种情况下，您在unicodedata中使用的逻辑罪魁祸首似乎是tokenize。我可能错了，但我没有在代码中看到任何其他重型数据结构。（警告，我通常使用带有Scala的Spark，而我的Python生锈了。）我想知道该库是否由执行器节点上不可用的大量数据结构支持。

处理这些类型问题的典型模式是：

确保执行程序节点上的所有库都可用。
使用广播变量将大量数据结构分发给执行者。

不相关，除非您将其用作调试工具，否则您将使用collect将所有数据不必要地收集回驱动程序。转型可以链接：

sc.textFile(...).flatMap(...).map(...).reduceByKey(add).coalesce(1).saveAsTextFile(...)

如何解决：火花中非常大的任务

1 个答案: