J'ai récemment commencé à obtenir un tas d'erreurs sur un certain nombre de pyspark
travaux exécutés sur des clusters EMR. Les erros sont
java.lang.IllegalArgumentException
at java.nio.ByteBuffer.allocate(ByteBuffer.java:334)
at org.apache.arrow.vector.ipc.message.MessageSerializer.readMessage(MessageSerializer.java:543)
at org.apache.arrow.vector.ipc.message.MessageChannelReader.readNext(MessageChannelReader.java:58)
at org.apache.arrow.vector.ipc.ArrowStreamReader.readSchema(ArrowStreamReader.java:132)
at org.apache.arrow.vector.ipc.ArrowReader.initialize(ArrowReader.java:181)
at org.apache.arrow.vector.ipc.ArrowReader.ensureInitialized(ArrowReader.java:172)
at org.apache.arrow.vector.ipc.ArrowReader.getVectorSchemaRoot(ArrowReader.java:65)
at org.apache.spark.sql.execution.python.ArrowPythonRunner$$anon$1.read(ArrowPythonRunner.scala:162)
at org.apache.spark.sql.execution.python.ArrowPythonRunner$$anon$1.read(ArrowPythonRunner.scala:122)
at org.apache.spark.api.python.BasePythonRunner$ReaderIterator.hasNext(PythonRunner.scala:406)
at org.apache.spark.InterruptibleIterator.hasNext(InterruptibleIterator.scala:37)
at org.apache.spark.sql.execution.python.ArrowEvalPythonExec$$anon$2.<init>(ArrowEvalPythonExec.scala:98)
at org.apache.spark.sql.execution.python.ArrowEvalPythonExec.evaluate(ArrowEvalPythonExec.scala:96)
at org.apache.spark.sql.execution.python.EvalPythonExec$$anonfun$doExecute$1.apply(EvalPythonExec.scala:127)...
Ils semblent tous se produire dans les apply
fonctions d'une série de pandas. Le seul changement que j'ai trouvé est celui qui pyarrow
a été mis à jour samedi (05/10/2019). Les tests semblent fonctionner avec 0.14.1
Donc, ma question est de savoir si quelqu'un sait s'il s'agit d'un bug dans la nouvelle pyarrow mise à jour ou s'il y a un changement important qui rendra pandasUDF difficile à utiliser à l'avenir?
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