Apache Spark Shellは少ないメモリで起動しません

Question

私はずっとApache Spark Shellを使用しています。だから、私は、デフォルト値を変更するために、--driver-memoryと--executor-memoryのようなオプションでSpark Shellを起動できることを知っていました。私は次のようなエラーに見舞われた、

$ spark-shell --driver-memory 100M 

を：しかし

だから、私は次のコマンドでspark-shellを始めた私は、このエラーで混乱してしまった

Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties 
Setting default log level to "WARN". 
To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). 
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 
    at scala.reflect.internal.Names$class.enterChars(Names.scala:70) 
    at scala.reflect.internal.Names$class.body$1(Names.scala:116) 
    at scala.reflect.internal.Names$class.newTermName(Names.scala:127) 
    at scala.reflect.internal.SymbolTable.newTermName(SymbolTable.scala:16) 
    at scala.reflect.internal.Names$class.newTermName(Names.scala:135) 
    at scala.reflect.internal.SymbolTable.newTermName(SymbolTable.scala:16) 
    at scala.reflect.internal.Names$class.newTypeName(Names.scala:139) 
    at scala.reflect.internal.SymbolTable.newTypeName(SymbolTable.scala:16) 
    at scala.tools.nsc.symtab.SymbolLoaders.enterClass(SymbolLoaders.scala:61) 
    at scala.tools.nsc.symtab.SymbolLoaders.enterClassAndModule(SymbolLoaders.scala:119) 
    at scala.tools.nsc.symtab.SymbolLoaders.initializeFromClassPath(SymbolLoaders.scala:167) 
    at scala.tools.nsc.symtab.SymbolLoaders$PackageLoader$$anonfun$doComplete$1$$anonfun$apply$mcV$sp$1.apply(SymbolLoaders.scala:265) 
    at scala.tools.nsc.symtab.SymbolLoaders$PackageLoader$$anonfun$doComplete$1$$anonfun$apply$mcV$sp$1.apply(SymbolLoaders.scala:264) 
    at scala.collection.Iterator$class.foreach(Iterator.scala:893) 
    at scala.collection.AbstractIterator.foreach(Iterator.scala:1336) 
    at scala.collection.IterableLike$class.foreach(IterableLike.scala:72) 
    at scala.collection.AbstractIterable.foreach(Iterable.scala:54) 
    at scala.tools.nsc.symtab.SymbolLoaders$PackageLoader$$anonfun$doComplete$1.apply$mcV$sp(SymbolLoaders.scala:264) 
    at scala.tools.nsc.symtab.SymbolLoaders$PackageLoader$$anonfun$doComplete$1.apply(SymbolLoaders.scala:260) 
    at scala.tools.nsc.symtab.SymbolLoaders$PackageLoader$$anonfun$doComplete$1.apply(SymbolLoaders.scala:260) 
    at scala.reflect.internal.SymbolTable.enteringPhase(SymbolTable.scala:235) 
    at scala.tools.nsc.symtab.SymbolLoaders$PackageLoader.doComplete(SymbolLoaders.scala:260) 
    at scala.tools.nsc.symtab.SymbolLoaders$SymbolLoader.complete(SymbolLoaders.scala:211) 
    at scala.tools.nsc.symtab.SymbolLoaders$SymbolLoader.load(SymbolLoaders.scala:227) 
    at scala.reflect.internal.Symbols$Symbol.typeParams(Symbols.scala:1733) 
    at scala.reflect.internal.Types$class.isRawIfWithoutArgs(Types.scala:3756) 
    at scala.reflect.internal.SymbolTable.isRawIfWithoutArgs(SymbolTable.scala:16) 
    at scala.reflect.internal.tpe.TypeMaps$$anon$1.apply(TypeMaps.scala:328) 
    at scala.reflect.internal.tpe.TypeMaps$$anon$1.apply(TypeMaps.scala:325) 
    at scala.reflect.internal.Symbols$Symbol.modifyInfo(Symbols.scala:1542) 
    at scala.reflect.internal.Symbols$Symbol.cookJavaRawInfo(Symbols.scala:1688) 
    at scala.tools.nsc.typechecker.Infer$Inferencer.checkAccessible(Infer.scala:270) 

。なぜなら、なぜ100Mで失敗するのですか？spark-shellは何らかのメモリ量で起動できるからです。

Answer 1

ここで何も起こりません。スパークは複雑なエンジンであり、多くのメモリが必要です。アイドル状態のドライバプロセスのメモリフットプリントは約250MBで、安定した作業にはそれ以上のものが必要です。