如何计算spark中的数据集，在加入内存中的大小

为了准确预估数据集在内存中的大小，您可以通过以下步骤进行操作：

1. 理解数据压缩与膨胀：

   • 数据在磁盘上通常经过压缩存储以节省空间。当这些数据加载到内存中并解压缩以供处理时，其占用的内存空间会显著增加。了解您的数据压缩率对于预估内存使用至关重要。

2. 使用Spark DataFrame API获取数据集大小： 您尝试通过执行计划来获取数据集的大小，这是个合理的方法。但请注意，df.queryExecution.logical.plan.stats.sizeInBytes给出的是逻辑计划阶段的数据量估计，并非实际缓存后的内存占用。这可能与实际缓存大小有差异，因为实际缓存还会包括Spark内部的元数据和潜在的计算开销。

3. 直接缓存后评估： 直接使用df.cache()方法将DataFrame缓存到内存中，然后通过Spark的Web UI（默认端口4040）监控内存使用情况。访问“Storage”标签页，这里会显示每个cached DataFrame的实际内存占用。这个值更接近于数据在内存中完全展开后的实际大小，因为它包含了所有必要的结构信息和数据本身。

4. 调整与优化：

   • 在获取到实际缓存大小后，如果发现内存使用超出预期，可以考虑以下几点进行优化：
     • 数据分区：适当增加DataFrame的分区数可以控制单个任务的内存使用，避免单个任务因内存溢出而失败。
     • 内存管理配置：调整Spark的内存管理参数，如spark.memory.fraction, spark.memory.storageFraction等，以更好地平衡执行内存与存储内存的比例。
     • 序列化方式：使用更高效的序列化库（如Kryo），减少数据在内存中的占用。
     • 数据过滤与采样：在缓存前对数据进行必要的过滤或采样，只保留分析所需的数据子集。

5. 预估与测试：

   • 由于数据膨胀的具体比例依赖于压缩算法及数据本身的特性，建议先在小规模数据集上进行测试，记录压缩前后的数据大小变化，以此为依据预估大规模数据集的内存需求。这种方法虽然不是绝对精确，但在多数情况下能提供一个合理的估算范围。

综上所述，结合直接缓存后的内存监控数据与初步的理论预估，您可以更准确地理解和调整数据集在内存中的占用情况。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。