减少由于 Azure Databricks 中 GC 分配失败而导致的时间延迟的步骤答案

【问题标题】：Steps to reduce time delay due to GC allocation failure in azure databricks减少由于 Azure Databricks 中 GC 分配失败而导致的时间延迟的步骤
【发布时间】：2019-07-27 17:12:13
【问题描述】：

我正在火花集群上的 azure databricks python notebook 中执行打印“Hello World”作业。每次运行 Job 都需要超过 12 秒的时间来执行，预计需要不到 12 秒，因为它是任何人都能想到的最简单的 python 代码。当我验证日志时，它显示 GC 分配失败，如下所示：

2019-02-15T15:47:27.551+0000: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 312512K->57563K(390144K)] 498744K->243803K(1409024K), 0.0153696 secs] [Times: user=0.05 sys=0.00, real=0.02 secs] 
2019-02-15T15:47:28.703+0000: [GC (Metadata GC Threshold) [PSYoungGen: 206668K->65267K(385024K)] 392909K->251515K(1403904K), 0.0187692 secs] [Times: user=0.06 sys=0.00, real=0.02 secs] 
2019-02-15T15:47:28.722+0000: [Full GC (Metadata GC Threshold) [PSYoungGen: 65267K->0K(385024K)] [ParOldGen: 186248K->244119K(1018880K)] 251515K->244119K(1403904K), [Metaspace: 110436K->110307K(1144832K)], 0.3198827 secs] [Times: user=0.64 sys=0.04, real=0.32 secs]

想知道由于 GC 分配失败导致作业延迟 > 12 秒吗？如果是，我怎样才能减少它？如果没有，延迟的其他原因是什么以及如何纠正？

【问题讨论】：

你能考虑接受这个答案吗？

标签： python apache-spark garbage-collection jvm azure-databricks

【解决方案1】：

在集群上启动 Spark 作业会产生开销。如果处理 PB，那么开销很小，但在这里很明显。 GC 在这里不是问题。

【讨论】：

感谢您的回复。有没有办法减少这种开销？
不，只是 Spark 的本质。
感谢您的澄清。另外，你知道如何重用火花上下文吗？据我了解，每次在 Spark 上执行作业时，它都会创建一个 spark 上下文，最终加起来就是作业的开始时间。
我不熟悉那个环境，但是使用 spark-shell 做 2 个prinlns 时没有问题。可能有设置，见data-flair.training/blogs/learn-apache-spark-sparkcontext和tutorialspoint.com/pyspark/pyspark_sparkcontext.htm，或者查阅软件手册。我不确定它以什么模式运行，但如果提交到集群，那么正如我所说，您将获得开销。干杯。
感谢分享链接，会调查的。虽然我仍然不明白直接通过 databricks 笔记本运行“Hello World”程序之间的真正区别，它只需要 0.06 秒即可运行，而通过 databricks 作业触发相同的笔记本需要很长时间才能运行（> 12秒）。