减少 pyspark 数据框中的依赖项数量答案

【问题标题】：Reduce number of dependiencies in pyspark dataframe减少 pyspark 数据框中的依赖项数量
【发布时间】：2020-04-28 07:34:32
【问题描述】：

我正在运行 pyspark 流式传输作业。对于每个 rdd，我都会使用一些我想要缓存的新数据更新一个临时表，如下所示：

def forach_rdd(rdd):
    sqlContext = SQLContext(rdd.context)
    cached_data_df = sqlContext.sql("SELECT * FROM temp_table WHERE UPDATED_ON >= NOW() - INTERVAL 24 HOUR")

    external_df = sqlContext.read.format("jdbc").options(
        url=config.value.get('host'),
        driver="com.mysql.jdbc.Driver",
        user=config.value.get('username'),
        password=config.value.get('password'),
        fetchsize=25000,
        query="SELECT * FROM temp_table WHERE /*SOME THRESHOLD FOR NEW VALUES*/"
    ).load()

    union_df = cached_data_df.union(external_df).coalesce(3).cache()
    union_df.createOrReplaceTempView('temp_table')

    # operate on union_df 

DStream.foreachRDD(forach_rdd)

几个小时后，spark 作业由于堆栈溢出而崩溃；）原因很可能与数据框下不断增长的 rdd 依赖树有关。

我的问题是：如何强制 spark 使用更新的数据创建新的数据框，但没有依赖历史记录。

我想像下面这样的东西会起作用，但它似乎效率不高：

sc.parallelize(union_df.collect()).toDF(union_df.schema)

有没有更好的方法来做到这一点？我欢迎任何提示。

[编辑] 我将异常堆栈跟踪上传到 pastebin，因为它有点长： https://pastebin.com/raw/3sPNdyUa

【问题讨论】：

能否也发布stackoverflow异常的堆栈跟踪

标签： pyspark pyspark-dataframes

【解决方案1】：

首先用一个急切的检查点替换你的缓存：

union_df = cached_data_df.union(external_df).coalesce(3).checkpoint(True)

这将暂时缓解您的问题，但您应该为流式传输设置更强大的检查点。 Take a look at the docs.

【讨论】：