检查 RDD 中是否存在值

Question

我已经用 python 编写了一个运行正常的 Spark 程序。

但是，它在内存消耗方面效率低下，我正在尝试对其进行优化。我在 AWS EMR 上运行它，而 EMR 因消耗过多内存而终止了这项工作。

 Lost executor 11 on ip-*****: Container killed by YARN for exceeding memory limits. 11.4 GB of 10.4 GB physical memory used. Consider boosting spark.yarn.executor.memoryOverhead.

我相信这个内存问题是由于我在几个实例中收集了我的 RDD（即使用 .collect() ），因为在后期阶段，我需要测试由这些组成的列表中是否存在某些值RDD 与否。

所以，目前我的代码如下所示：

myrdd = data.map(lambda word: (word,1))     \
       .reduceByKey(lambda a,b: a+b)   \
       .filter(lambda (a, b): b >= 5) \
       .map(lambda (a,b) : a)          \
       .collect()

稍后在代码中

if word in myrdd:
    mylist.append(word)

myrdd2 = data2.map(lambda word: (word,1))     \
       .reduceByKey(lambda a,b: a+b)   \
       .filter(lambda (a, b): b >= 5) \
       .map(lambda (a,b) : a)          \
       .collect()

if word in myrdd2:
    mylist2.append(word)

然后我多次重复这个模式。

有没有办法做手术

if word in myrdd: 
    do something

不先收集rdd？

有没有类似 rdd.contains() 的函数？

P.S：我没有在内存中缓存任何东西。我的火花上下文如下所示：

jobName = "wordcount"
sc = SparkContext(appName = jobName)

......
......

sc.stop()

Answer 1

来自 YARN 的错误消息说 collect 不是问题，因为您的执行程序（而不是驱动程序）有内存问题。

首先，尝试遵循错误消息建议并提升spark.yarn.executor.memoryOverhead - 在 YARN 上运行 pyspark 时，您可以告诉 YARN 为 python 工作进程分配更大的容器内存。

接下来，看看执行器需要大量内存的操作。您使用reduceByKey，也许您可​​以增加分区数量以使它们在使用的内存方面更小。看numPartitions参数：http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.html#pyspark.RDD.reduceByKey

最后，如果要检查 rdd 是否包含某个值，则只需按此值过滤并使用count 或first 进行检查，例如：

looking_for = "....."
contains = rdd.filter(lambda a: a == looking_for).count() > 0