Spark JVMとメモリーの管理

CassandraとSparkマスターのJVM 

SparkマスターはCassandraと同じプロセスで実行されますが、そのメモリーの使用量はわずかです。SparkがCassandraでOutOfMemoryErrorを発生させる唯一の状況は、クライアント要求キューが一杯になるCassandraクエリーが間接的に実行された場合のみです。たとえば、高い制限値でクエリーが実行され、ページングが無効になっていたか、非常に大きなバッチを使用してテーブル内のデータの更新またはデータの挿入が行われた場合です。これはcassandra-env.sh内のMAX_HEAP_SIZEによって制御されます。system.logにOutOfMemoryErrorが見つかった場合は、それをCassandraの標準のOutOfMemoryErrorとして取り扱い、通常のトラブルシューティング手順に従ってください。

SparkエグゼキューターのJVM 

Sparkエグゼキューターは、SparkがRDDに対して変換や操作を実行する場所で、通常はここでSpark関連のOutOfMemoryErrorが発生します。エグゼキューター内のOutOfMemoryErrorは、現在実行中のアプリケーションのstderrログ（通常は/var/lib/spark内）に記録されます。エグゼキューターのメモリーを制御する構成設定は複数存在し、これらは複雑な方法で互いに関係します。

• spark-env.sh内のSPARK_WORKER_MEMORYはメモリーの最大量で、特定のノードで実行されているすべてのアプリケーションに対してすべてのエグゼキューターに与えられます。
• dse.yaml内のinitial_spark_worker_resourcesは、それがコメント・アウトされている場合（デフォルトの場合）にSPARK_WORKER_MEMORYを自動的に計算するために使用されます。これには次の数式が使用されます。

  initial_spark_worker_resources * (total system memory - memory assigned to Cassandra)

• spark.executor.memoryは、特定のアプリケーションに与えられるエグゼキューターのメモリー量を制御するシステム・プロパティです。これはSPARK_WORKER_MEMORY以下にする必要があります。これはドライバー・アプリケーション内でSparkContextに対するコンストラクターで指定するか、--conf spark.executor.memoryまたは--executor-memoryコマンド・ライン・オプションを経由して、spark submitを使用してジョブを送信する際に指定できます。

クライアント・ドライバーのJVM 

ドライバーは、Sparkジョブ用のクライアント・プログラムです。ほとんどのデータはエグゼキューター内で処理されるため、通常は大量のメモリーは必要ありません。数ギガバイトを超えるメモリーが必要な場合は、アプリケーションがcollectまたはtakeを使用して、アンチパターンによりRDDのすべてのデータをローカル・データ構造に取り込んでいる可能性があります。通常、実稼働コードではcollectは絶対に使用すべきではなく、takeを使用する場合は、少数のレコードのみを取り込むようにします。ドライバーのメモリーが不足した場合は、stderrドライバーまたは構成されているログの記録先にOutOfMemoryErrorが表示されます。これは次の2つの場所で制御されます。

• spark-env.sh内のSPARK_DRIVER_MEMORY
• spark submitを使用したジョブの送信時に--conf spark.driver.memoryまたは--driver-memoryコマンド・ライン・オプションを経由して指定できる、spark.driver.memoryシステム・プロパティ。これをSparkContextコンストラクターで指定することはできません。その時点までにドライバーがすでに起動しているためです。

SparkワーカーのJVM 

ワーカーは、エグゼキューターを生成するウォッチドッグ・プロセスで、そのヒープ・サイズを大きくする必要は決してありません。ワーカーのヒープ・サイズはspark-env.sh内のSPARK_DAEMON_MEMORYによって制御されます。SPARK_DAEMON_MEMORYもSpark SQL Thriftサーバーのヒープ・サイズに影響を及ぼします。