如何在多次合并后解决Apache Spark的StackOverflowError问题

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如何在多次合并后解决Apache Spark的StackOverflowError问题

我有一个Spark Scala程序，使用REST API逐批获取数据，一旦所有数据都被检索出来，我就对它们进行操作。

当前程序：

  • 对于每个批次，创建RDD并将其与使用前一个API调用创建的先前RDD合并rdd.union(currentRdd)。
  • 对最终RDD进行操作

一个重现问题的简单程序：

def main(args: Array[String]) = {
     val conf = new SparkConf().setAppName("Union test").setMaster("local[1]")
     val sc = new SparkContext(conf)
     val limit = 1000;
     var rdd = sc.emptyRDD[Int]
     for (x <- 1 to limit) {
       val currentRdd = sc.parallelize(x to x + 3)
       rdd = rdd.union(currentRdd)
     }
     println(rdd.sum())
   }

问题：

- 当批次数很多时，程序会抛出StackOverflowError：

Exception in thread "main" java.lang.StackOverflowError
    at org.apache.spark.rdd.UnionRDD$$anonfun$1.apply

我认为，当批次数增加时，RDD的依赖图变得非常复杂，从而导致错误的出现。

解决这个问题的最佳方法是什么？

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Apache Spark中的StackOverflowError错误通常在多次union操作后出现。这种错误的原因是，当多个RDD进行连续的union操作时，会形成一个线性的操作链，导致调用栈溢出。为了解决这个问题，可以使用SparkContext的union方法或者使用一个辅助函数来避免创建长链的union操作。

首先，可以使用SparkContext的union方法来正确计算多个RDD的union操作。下面是一个示例代码：

val rdds = List.tabulate(limit + 1)(x => sc.parallelize(x to x + 3))
val rdd = sc.union(rdds)

另外，也可以尝试使用一个辅助函数来避免创建长链的union操作。下面是一个示例代码：

val rdds = List.tabulate(limit + 1)(x => sc.parallelize(x to x + 3))
val rdd = balancedReduce(rdds)(_ union _)

这个辅助函数的作用是将多个RDD进行二进制树形式的union操作，从而避免形成线性的操作链。原理与链接答案中的解释相同：使用O(n)的链式union操作会导致调用栈溢出，而使用O(log(n))的二进制树形式的union操作则不会。

通过以上两种方法，可以解决Apache Spark中多次union操作导致的StackOverflowError错误。

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