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我一直在尝试整合 ignite 和 spark 。我的应用程序的目标是向/从 ignite 写入和读取 spark 数据帧。但是，我在使用较大的数据集（> 200 000 000 行）时遇到了几个问题。

我有一个在 YARN 上运行的 6 节点 Ignite 集群。它有 160Gb 的内存和 12 个内核。我正在尝试在 Ignite 缓存（分区 1 备份）中使用 spark（大约 20Gb 的原始文本数据）保存数据帧：

def main(args: Array[String]) {
    val ignite = setupIgnite

    closeAfter(ignite) { _ ⇒

      implicit val spark: SparkSession = SparkSession.builder
        .appName("Ignite Benchmark")
        .getOrCreate()

      val customer = readDF("csv", "|", Schemas.customerSchema, "hdfs://master.local:8020/apps/hive/warehouse/ssbplus100/customer")
      val part = readDF("csv", "|", Schemas.partSchema, "hdfs:// master.local:8020/apps/hive/warehouse/ssbplus100/part")
      val supplier = readDF("csv", "|", Schemas.supplierSchema, "hdfs:// master.local:8020/apps/hive/warehouse/ssbplus100/supplier")
      val dateDim = readDF("csv", "|", Schemas.dateDimSchema, "hdfs:// master.local:8020/apps/hive/warehouse/ssbplus100/date_dim")
      val lineorder = readDF("csv", "|", Schemas.lineorderSchema, "hdfs:// master.local:8020/apps/hive/warehouse/ssbplus100/lineorder")

      writeDF(customer, "customer", List("custkey"), TEMPLATES.REPLICATED)
      writeDF(part, "part", List("partkey"), TEMPLATES.REPLICATED)
      writeDF(supplier, "supplier", List("suppkey"), TEMPLATES.REPLICATED)
      writeDF(dateDim, "date_dim", List("datekey"), TEMPLATES.REPLICATED)
      writeDF(lineorder.limit(200000000), "lineorder", List("orderkey, linenumber"), TEMPLATES.NO_BACKUP)

    }
  }

在某些时候，spark 应用程序检索到此错误：

    class org.apache.ignite.internal.mem.IgniteOutOfMemoryException: Out of memory in data region [name=default, initSize=256.0 MiB, maxSize=12.6 GiB, persistenceEnabled=false] Try the following:
  ^-- Increase maximum off-heap memory size (DataRegionConfiguration.maxSize)
  ^-- Enable Ignite persistence (DataRegionConfiguration.persistenceEnabled)
  ^-- Enable eviction or expiration policies
        at org.apache.ignite.internal.pagemem.impl.PageMemoryNoStoreImpl.allocatePage(PageMemoryNoStoreImpl.java:304)
        at org.apache.ignite.internal.processors.cache.persistence.freelist.AbstractFreeList.allocateDataPage(AbstractFreeList.java:463)
        at org.apache.ignite.internal.processors.cache.persistence.freelist.AbstractFreeList.insertDataRow(AbstractFreeList.java:501)
        at org.apache.ignite.internal.processors.cache.persistence.RowStore.addRow(RowStore.java:97)
        at org.apache.ignite.internal.processors.cache.IgniteCacheOffheapManagerImpl$CacheDataStoreImpl.createRow(IgniteCacheOffheapManagerImpl.java:1302)
        at org.apache.ignite.internal.processors.cache.GridCacheMapEntry$UpdateClosure.call(GridCacheMapEntry.java:4426)
        at org.apache.ignite.internal.processors.cache.GridCacheMapEntry$UpdateClosure.call(GridCacheMapEntry.java:4371)
        at org.apache.ignite.internal.processors.cache.persistence.tree.BPlusTree$Invoke.invokeClosure(BPlusTree.java:3083)
        at org.apache.ignite.internal.processors.cache.persistence.tree.BPlusTree$Invoke.access$6200(BPlusTree.java:2977)
        at org.apache.ignite.internal.processors.cache.persistence.tree.BPlusTree.invokeDown(BPlusTree.java:1726)
        at org.apache.ignite.internal.processors.cache.persistence.tree.BPlusTree.invokeDown(BPlusTree.java:1703)
        at org.apache.ignite.internal.processors.cache.persistence.tree.BPlusTree.invokeDown(BPlusTree.java:1703)
        at org.apache.ignite.internal.processors.cache.persistence.tree.BPlusTree.invoke(BPlusTree.java:1610)
        at org.apache.ignite.internal.processors.cache.IgniteCacheOffheapManagerImpl$CacheDataStoreImpl.invoke(IgniteCacheOffheapManagerImpl.java:1249)
        at org.apache.ignite.internal.processors.cache.IgniteCacheOffheapManagerImpl.invoke(IgniteCacheOffheapManagerImpl.java:352)
        at org.apache.ignite.internal.processors.cache.GridCacheMapEntry.storeValue(GridCacheMapEntry.java:3602)
        at org.apache.ignite.internal.processors.cache.GridCacheMapEntry.initialValue(GridCacheMapEntry.java:2774)
        at org.apache.ignite.internal.processors.datastreamer.DataStreamerImpl$IsolatedUpdater.receive(DataStreamerImpl.java:2125)
        at org.apache.ignite.internal.processors.datastreamer.DataStreamerUpdateJob.call(DataStreamerUpdateJob.java:140)
        at org.apache.ignite.internal.processors.datastreamer.DataStreamProcessor.localUpdate(DataStreamProcessor.java:400)
        at org.apache.ignite.internal.processors.datastreamer.DataStreamProcessor.processRequest(DataStreamProcessor.java:305)
        at org.apache.ignite.internal.processors.datastreamer.DataStreamProcessor.access$000(DataStreamProcessor.java:60)
        at org.apache.ignite.internal.processors.datastreamer.DataStreamProcessor$1.onMessage(DataStreamProcessor.java:90)
        at org.apache.ignite.internal.managers.communication.GridIoManager.invokeListener(GridIoManager.java:1556)
        at org.apache.ignite.internal.managers.communication.GridIoManager.processRegularMessage0(GridIoManager.java:1184)
        at org.apache.ignite.internal.managers.communication.GridIoManager.access$4200(GridIoManager.java:125)
        at org.apache.ignite.internal.managers.communication.GridIoManager$9.run(GridIoManager.java:1091)
        at org.apache.ignite.internal.util.StripedExecutor$Stripe.run(StripedExecutor.java:511)
        at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

我认为问题在于在 spark 会话之前启动了 ignite 服务器，就像在官方 ignite 示例中一样。该服务器开始缓存我正在写入 ignite 缓存的数据，并超过其默认区域大小最大值（12Gb，与我为 yarn 集群定义的 20GB 不同）。但是，我不明白示例和文档如何告诉我们在火花上下文（以及我假设的会话）之前创建一个点燃服务器。我知道，如果没有这个，一旦所有 spark 作业终止，应用程序就会挂起，但我不明白在 spark 应用程序上拥有一个服务器来开始缓存数据的逻辑。我对这个概念很困惑，现在我已经在 spark 中设置了这个 ignite 实例作为客户端。

这是一个奇怪的行为，因为我所有的 ignite 节点（在 YARN 上运行）都为默认区域定义了 20GB（我对其进行了更改并验证了它）。这表明错误必须来自在 Spark 上启动的 ignite 服务器（我认为它是在驱动程序上一个，每个工作人员一个），因为我没有更改 spark 应用程序的 ignite-config.xml 中的默认区域大小（默认为 12GB，如错误所示）。然而，这有意义吗？Spark 是否应该抛出这个错误作为它从/到 ignite 读取和写入数据的唯一目标？Spark 是否参与缓存任何数据，这是否意味着我应该在我的应用程序的 ignite-config.xml 中设置客户端模式，尽管官方示例没有使用客户端模式？

最好的问候，卡洛斯

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首先，Spark-Ignite 连接器已经以客户端模式连接。

我将假设您有足够的内存，但您可以按照容量规划指南中的示例来确定。

但是，我认为问题在于您对示例应用程序的关注过于紧密（！）。该示例——为了自成一体——包括服务器和 Spark 客户端。如果您已经拥有 Ignite 集群，则无需在 Spark 客户端中启动服务器。

这是一个来自真实应用程序的稍微简化的示例（在 Java 中，抱歉）：

    try (SparkSession spark = SparkSession
        .builder()
        .appName("AppName")
        .master(sparkMaster)
        .config("spark.executor.extraClassPath", igniteClassPath())
        .getOrCreate()) {

        // Get source DataFrame
        DataSet<Row> results = ....

        results.write()
            .outputMode("append")
            .format(IgniteDataFrameSettings.FORMAT_IGNITE())
            .option(IgniteDataFrameSettings.OPTION_CONFIG_FILE(), igniteCfgFile)
            .option(IgniteDataFrameSettings.OPTION_TABLE(), "Results")
            .option(IgniteDataFrameSettings.OPTION_STREAMER_ALLOW_OVERWRITE(), true)
            .option(IgniteDataFrameSettings.OPTION_CREATE_TABLE_PRIMARY_KEY_FIELDS(), "name")
            .option(IgniteDataFrameSettings.OPTION_CREATE_TABLE_PARAMETERS(), "backups=1")
            .write();
    }

我没有测试，但你应该明白了：你需要提供一个 Ignite 配置文件的 URL；它创建客户端以在幕后连接到该服务器。

于 2018-12-10T11:44:17.573 回答