Sparkデータフレームチェックポイントのクリーンアップ

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aweis 2020-01-31 19:04.

Hiveのパーティション全体がロードされたSparkのデータフレームがあり、データにいくつかの変更を加えた後、同じパーティションを上書きするために系統を壊す必要があります。ただし、スパークジョブが完了すると、HDFSのチェックポイントからのデータが残ります。Sparkがこれを単独でクリーンアップしないのはなぜですか、または何か足りないものがありますか?

spark.sparkContext.setCheckpointDir("/home/user/checkpoint/")
spark.conf.set("spark.sql.sources.partitionOverwriteMode", "dynamic")

val df = spark.table("db.my_table").filter(col("partition").equal(2))

// ... transformations to the dataframe

val checkpointDf = df.checkpoint()
checkpointDf.write.format("parquet").mode(SaveMode.Overwrite).insertInto("db.my_table")

この後、HDFSにこのファイルがあります。

/home/user/checkpoint/214797f2-ce2e-4962-973d-8f215e5d5dd8/rdd-23/part-00000

そして、sparkジョブを実行するたびに、データフレームにある各RDDのファイルを含む新しい一意のIDを持つ新しいディレクトリを取得します。

1 answers

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ggeop 2020-02-01 05:29.

Sparkには、チェックポイントファイルをクリーニングするための暗黙的なメカニズムがあります。

このプロパティをspark-defaults.confに追加します。

spark.cleaner.referenceTracking.cleanCheckpoints  true #Default is false

Spark構成の詳細については、Sparkの公式構成ページを参照してください。

チェックポイントディレクトリをHDFSから削除する場合は、Pythonで削除できます。スクリプトの最後で、このコマンドrmtreeを使用できます。

このプロパティspark.cleaner.referenceTracking.cleanCheckpointstrue、として、チェックポイントディレクトリ内の古いチェックポイントファイルをよりクリーンに削除できます。

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