Sparkで機械学習をするとき、前処理もSparkでやりますよね。
前処理って面倒ですよね。カテゴリ値とか連続値とか合成変数とか。
無邪気に変数を定義するデータサイエンティストにイラっとします。
さて、ある程度の大きさのデータを処理すると、
タイムアウトとかOOMとか、処理が遅かったりしますね。
そんなときに試してみると良いかもしれないオプションです。
##Dynamic Allocation
無駄なリソースを使わないことに越したことはないので、動的リソース確保ができるようにします。
DynamicAllocationを有効にするには、ShuffleServiceも有効にする必要があります。
使われないExecutorが削除されるので、Shuffleのファイルを別な場所に退避させておくためです。
spark.dynamicAllocation.enabled
spark.shuffle.service.enabled
頻繁にExecutorを作成、削除するのも無駄なので削除される時間を調整しましょう。
spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout
Memory Magement
データがメモリから溢れたら元も子もないのでサイズ調整しましょう。
spark.memory.offHeap.enabled
spark.memory.offHeap.size
spark.executor.memory
spark.yarn.executor.memoryOverhead
##Shuffle
OOMとかFetchエラーが出る場合は分割サイズが大きいのかも、もっと分割しましょう。
spark.default.parallelism
spark.sql.shuffle.partitions
メモリよりディスクが遅いのは自明なのでキャッシュサイズを調整しましょう。
spark.shuffle.file.buffer
spark.unsafe.sorter.spill.reader.buffer.size
spark.shuffle.unsafe.file.output.buffer
spark.shuffle.service.index.cache.entries
圧縮ブロックサイズも調整して、無駄は無くしましょう。
spark.io.compression.lz4.blockSize
ShuffleServer自体の性能も調整しましょう。
spark.shuffle.io.serverThreads
spark.shuffle.io.backLog
spark.shuffle.registration.timeout
spark.shuffle.registration.maxAttempts
##タスク再実行
１つのタスクが遅いために全体が引きずられて遅くなることがあります。
再起動を判断する投機的実行と再実行する閾値を定義します。
spark.speculation
spark.speculation.multiplier
spark.max.fetch.failures.per.stage
##TimeOut
デフォルトでTimeOutエラーがでるようなら調整しましょう。
spark.sql.broadcastTimeout
spark.network.timeout
##シリアライズ／フォーマット変換
spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
もし、ORCフォーマットのHiveテーブルを読み書きする際は設定しましょう。
spark.sql.orc.enabled
spark.sql.hive.convertMetastoreOrc
spark.sql.orc.filterPushdown
spark.sql.orc.char.enabled
##そのた
デフォルトだと試行回数が2回なので1回にします。
spark.yarn.maxAppAttempts
パラメータ多過ぎですが(YARN、Hiveも加わると。。。)、それも楽しかったりしますよね！！
Enjoy Apache Spark！