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我将大小约为 650GB 的 BigQuery 数据集导出到 GCS 上的 Avro 文件，并运行数据流程序来处理这些 Avro 文件。但是，即使只处理一个大小约为 1.31GB 的 Avro 文件，也会遇到 OutOfMemoryError 异常。

我收到以下错误消息，似乎异常源于 AvroIO 和 Avro 库：

Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
        at org.apache.avro.io.BinaryDecoder.readString(BinaryDecoder.java:260)
        at org.apache.avro.io.ValidatingDecoder.readString(ValidatingDecoder.java:107)
        at org.apache.avro.generic.GenericDatumReader.readString(GenericDatumReader.java:348)
        at org.apache.avro.generic.GenericDatumReader.readString(GenericDatumReader.java:341)
        at org.apache.avro.generic.GenericDatumReader.read(GenericDatumReader.java:154)
        at org.apache.avro.generic.GenericDatumReader.read(GenericDatumReader.java:152)
        at org.apache.avro.generic.GenericDatumReader.readRecord(GenericDatumReader.java:177)
        at org.apache.avro.generic.GenericDatumReader.read(GenericDatumReader.java:148)
        at org.apache.avro.generic.GenericDatumReader.read(GenericDatumReader.java:139)
        at org.apache.avro.file.DataFileStream.next(DataFileStream.java:233)
        at org.apache.avro.file.DataFileStream.next(DataFileStream.java:220)
        at com.google.cloud.dataflow.sdk.runners.worker.AvroReader$AvroFileIterator.next(AvroReader.java:143)
        at com.google.cloud.dataflow.sdk.runners.worker.AvroReader$AvroFileIterator.next(AvroReader.java:113)
        at com.google.cloud.dataflow.sdk.util.ReaderUtils.readElemsFromReader(ReaderUtils.java:37)
        at com.google.cloud.dataflow.sdk.io.AvroIO.evaluateReadHelper(AvroIO.java:638)
        at com.google.cloud.dataflow.sdk.io.AvroIO.access$000(AvroIO.java:118)
        at com.google.cloud.dataflow.sdk.io.AvroIO$Read$Bound$1.evaluate(AvroIO.java:294)
        at com.google.cloud.dataflow.sdk.io.AvroIO$Read$Bound$1.evaluate(AvroIO.java:290)
        at com.google.cloud.dataflow.sdk.runners.DirectPipelineRunner$Evaluator.visitTransform(DirectPipelineRunner.java:611)
        at com.google.cloud.dataflow.sdk.runners.TransformTreeNode.visit(TransformTreeNode.java:200)
        at com.google.cloud.dataflow.sdk.runners.TransformTreeNode.visit(TransformTreeNode.java:196)
        at com.google.cloud.dataflow.sdk.runners.TransformHierarchy.visit(TransformHierarchy.java:109)
        at com.google.cloud.dataflow.sdk.Pipeline.traverseTopologically(Pipeline.java:204)
        at com.google.cloud.dataflow.sdk.runners.DirectPipelineRunner$Evaluator.run(DirectPipelineRunner.java:584)
        at com.google.cloud.dataflow.sdk.runners.DirectPipelineRunner.run(DirectPipelineRunner.java:328)
        at com.google.cloud.dataflow.sdk.runners.DirectPipelineRunner.run(DirectPipelineRunner.java:70)
        at com.google.cloud.dataflow.sdk.Pipeline.run(Pipeline.java:145)
        at com.htc.studio.bdi.dataflow.ActTranGenerator.main(ActTranGenerator.java:224)

对这个例外有什么建议吗？

谢谢！

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您正在使用在本地计算机上运行的 DirectPipelineRunner。此模式完全在内存中运行，最适合在小型数据集上进行测试或开发。直接管道执行可能需要在内存中保留多个数据副本（取决于您的确切算法），因此我不建议将其用于大文件。相反，指定 --runner=BlockingDataflowPipelineRunner 以通过 Dataflow 服务运行。

此信息与您的情况没有直接关系，但可能有助于其他人在使用 DataflowPipelineRunner 或 BlockingDataflowPipelineRunner 时遇到 OOM：

OutOfMemory 异常可能难以诊断，因为： (1) 内存耗尽的位置可能不是消耗大量内存的位置。(2) 由于 Dataflow 优化管道的方式，来自管道不同逻辑组件的 ParDos 可能在同一个 JVM 中一起执行。因此，您可能需要在工作日志中查找并置的 DoFn 以确定哪个 DoFn 实际占用了所有内存。

OOM 的一个常见原因是处理带有 DoFn 的 KV>，它试图将所有 V 保留在内存中（例如在 Collection 中）。这不会扩展到可能具有许多具有相同键的值的情况。

如果没有算法问题并且您只需要具有更多内存的工作人员，则可以使用以下内容调整 VM 实例类型：--workerMachineType=n1-standard-4

于 2015-01-16T17:56:55.897 回答