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spark memoryOverhead 설정에 대한 이해 (2)

02 Apr 2022

2020.10.24에 작성한 spark memoryOverhead 설정에 대한 이해에 이은 두 번째 글입니다.

memoryOverhead 설정에 대해 잘 모른다면 위 글을 먼저 읽길 추천합니다.

개요

Spark 프로그램이 있는데, 하는 일은 parquet file을 읽어서 집계를 한 뒤 다시 parquet file에 저장하는 프로그램이다.

Spark 2.2에서는 별 문제없이 잘 작동하는 코드인데 Spark 3.1으로 upgrade한 뒤에 memory 부족 현상이 발생했다.

이를 어떻게 해결했는지 간단히 정리한다

현상: executor용 container가 OOM으로 죽다

본인은 Spark on k8s를 사용 중이므로 executor가 pod에서 수행 중인데 k8s OOM killer에 의해 executor pod이 계속 kill되었다.

Spark on yarn에서 발생하는 "Container killed by YARN for exceeding memory limits"와 동일한 현상이다.

jstat으로 heap usage 및 gc 상태를 보면 heap이 부족해보이지 않았다. 따라서 memoryOverhead 설정을 늘리면 container가 kill되는 현상은 없앨 수 있다.

(이전 글에도 적었지만 메모리가 부족할 때 executor memory를 늘려야할지 혹은 memoryOverhead를 늘려야할지를 잘 결정해야한다)

그런데 memoryOverhead를 Spark 2.2보다 더 많이 줘야한다는 점이었다. 왜 이런 현상이 발생했을까?

문제: 3rd party library도 off-heap을 사용한다

메모리를 많이 사용하는 이슈에 대해 처음에는 Spark 3.1의 버그라 생각했었다. 그런데 아무리 검색해도 관련된 내용이 나오지 않았다. 그러던 중 이용환님이 작성한 Spark Internal Part 2. Spark의 메모리 관리(1)를 봤는데 다음과 같은 내용이 있었다.

여기까지는 좋은데, Third Party Library에서 사용하는 Off-Heap 공간이 문제다. Netty, Parquet 등의 Third Party Library에서도 성능 향상을 위해 Unsafe를 사용하고 있는데, 이러한 Library들에서 사용하는 메모리 공간에 대해서는 Spark에서 관여하지 않는 듯 하다.

즉, Spark 의 버그가 아니더라도 parquet 같은 3rd party library의 버그에 의해 memory를 많이 사용할 수 있다.

parquet library에 memory 관련 오류가 있다

정확히는 java parquet-mr library인데 편의상 parquet library라고 하자.

spark 버전별 사용하는 parquet의 버전은 다음과 같다.

  • Spark 2.2.x: parquet 1.5.0
  • Spark 3.1.2: parquet 1.10
  • Spark 3.2.0: parquet 1.12

parquet의 change log를 읽는 중에 PARQUET-1485 Snappy Decompressor/Compressor may cause direct memory leak

PARQUET-1485는 parquet 1.8.1에서 발생을 했고 parquet 1.11.0에서 수정되었다.

즉, Spark 2.2에서는 memory 문제없다가 Spark 3.1에서는 memory 오류가 발생했다가 Spark 3.2에서 수정된 것을 볼 수 있다

parquet library의 change log에서 memory나 leak으로 검색해보면 의외로 관련된 버그가 꽤 있다는데 놀랄 것이다.

마무리

memory를 많이 사용하던 문제는 Spark 3.2로 upgrade 후 해결되었다. (Spark on k8s이 성공적으로 안착되기 까지 어려움도 많았지만, 적용 이후로 많은 장점이 있는데 Spark version을 마음대로 올리기 쉽다는 점이다)

Spark memory management 방식을 이해하는 것도 어려운 일인데 memory 문제 발생 시 Spark 외에 3rd party library까지 확인을 한다. (이런 challenging한 문제를 해결하는 것은 언제나 즐겁다)

혹시 비슷한 현상을 겪는 분들을 위해서 참고로 남기자면 parquet를 read할 때가 아닌 write할 때 memory 문제가 발생했다.

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