Spark メモリの問題

メモリの問題の確認

メモリの問題により、次のようなエラー メッセージが表示されることがよくあります。

SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 3 in stage 0.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 3.3 in stage 0.0 (TID 30) (10.139.64.114 executor 4): ExecutorLostFailure (executor 4 exited caused by one of the running tasks) Reason: Remote RPC client disassociated. Likely due to containers exceeding thresholds, or network issues. Check driver logs for WARN messages.

ただし、これらのエラーメッセージは一般的なものであることが多く、他の問題が原因である可能性があります。 そのため、メモリの問題が疑われる場合は、コアあたりのメモリを 2 倍にして問題を検証し、問題に影響を与えるかどうかを確認できます。

たとえば、コアが 4 つでメモリが 16 GB のワーカー タイプを使用している場合は、コアが 4 つでメモリが 32 GB のワーカー タイプに切り替えてみてください。 これにより、以前のコアあたり8GBと比較して、コアあたり4GBが得られます。 ここで重要なのは、コアとメモリの比率です。 余分なメモリで障害が発生するまでに時間がかかる場合、またはまったく障害が発生しない場合は、正しい方向に進んでいることを示す良い兆候です。

メモリを増やすことで問題を解決できる場合は、素晴らしいことです。 たぶんそれが解決策です。 それでも問題が解決しない場合、または追加コストに耐えられない場合は、さらに深く掘り下げる必要があります。

考えられる原因

メモリの問題には、さまざまな理由が考えられます。