Как выполнить одну операцию для каждого исполнителя однажды в искровом режиме

У меня есть модель weka, которая хранится в S3 размером около 400 МБ. Теперь у меня есть набор записей, на которых я хочу запустить модель и выполнить предсказание.

Для выполнения предсказания, что я пробовал,

  1. Загрузите и загрузите модель в качестве статического объекта, передайте ее всем исполнителям. Выполните операцию карты по предсказанию RDD. → Не работает, как в Weka для выполнения прогноза, объект модели должен быть изменен, а для трансляции требуется копия только для чтения.

  2. Загрузите и загрузите модель в качестве статического объекта и отправьте ее исполнителю в каждой операции с картой. -→ Работа (неэффективна, как и в каждой операции с картой, я прохожу 400 МБ объекта)

  3. Загрузите модель на драйвер и загрузите ее на каждом исполнителе и кешируйте ее там. (Не знаю, как это сделать)

Кто-нибудь знает, как я могу загрузить модель для каждого исполнителя один раз и кэшировать ее так, чтобы для других записей я не загружал ее снова.

Благодаря Нехе

ОТВЕТЫ

Ответ 1

У вас есть два варианта:

1. Создайте одноэлементный объект с ленивым val, представляющим данные:

    object WekaModel {
        lazy val data = {
            // initialize data here. This will only happen once per JVM process
        }
    }

Затем вы можете использовать ленивый val в вашей функции map. lazy val гарантирует, что каждый рабочий JVM инициализирует свой собственный экземпляр данных. Нет сериализации или трансляций не будет выполняться для data.

    elementsRDD.map { element =>
        // use WekaModel.data here
    }

преимущества

  • более эффективен, так как он позволяет вам инициализировать данные один раз на экземпляр JVM. Этот подход является хорошим выбором при необходимости инициализировать пул соединений с базой данных, например.

Недостатки

  • Меньший контроль за инициализацией. Например, сложнее инициализировать объект, если вам нужны параметры времени выполнения.
  • Вы не можете действительно освободить или освободить объект, если вам нужно. Обычно это приемлемо, поскольку ОС освобождает ресурсы при выходе из процесса.

2. Используйте метод mapPartition (или foreachPartition) на RDD, а не только map.

Это позволяет вам инициализировать все, что вам нужно для всего раздела.

    elementsRDD.mapPartition { elements =>
        val model = new WekaModel()

        elements.map { element =>
            // use model and element. there is a single instance of model per partition.
        }
    }

Преимущества:

  • Обеспечивает большую гибкость при инициализации и деинициализации объектов.

Недостатки

  • Каждый раздел будет создавать и инициализировать новый экземпляр вашего объекта. В зависимости от того, сколько разделов у вас есть на одном экземпляре JVM, это может быть или не быть проблемой.

Ответ 2

Здесь то, что работало для меня даже лучше, чем ленивый инициализатор. Я создал указатель уровня объекта, инициализированный нулем, и пусть каждый исполнитель инициализирует его. В блоке инициализации вы можете иметь код запуска. Обратите внимание, что каждая партия обработки перезагружает локальные переменные, но не объекты уровня объекта.

object Thing1 {
  var bigObject : BigObject = null

  def main(args: Array[String]) : Unit = {
    val sc = <spark/scala magic here>
    sc.textFile(infile).map(line => {
      if (bigObject == null) {
         // this takes a minute but runs just once
         bigObject = new BigObject(parameters)  
      }
      bigObject.transform(line)
    })
  }
}

Этот подход создает ровно один большой объект для каждого исполнителя, а не один большой объект на раздел других подходов.

Если вы поместите var bigObject: BigObject = null в пространство имен основных функций, это ведет себя по-разному. В этом случае он запускает конструктор bigObject в начале каждого раздела (т.е. Пакет). Если у вас есть утечка памяти, это в конечном итоге уничтожит исполнителя. Сбор мусора также должен будет сделать больше работы.