主要观点：作为数据工程师遇到 Apache Spark 内存管理和内部处理的复杂挑战，一个 25GB 的数据集导致驱动程序内存溢出错误，文章讨论 Spark 内部处理复杂性和内存管理以构建弹性数据复制解决方案，深入探讨了 OOM 问题的原因（如生成的计划字符串过大、数据集内部表示等），提出了修复方法（关闭解释计划或优化实现，仅使用 DataFrame 操作计算净变化），并给出了 OOM 的快速经验法则（区分驱动程序和执行器的风险因素）。

关键信息：

• 场景：读取 25GB 的 DynamoDB 导出 JSON 数据，使用 Spark 进行处理，执行简单的isEmpty()操作时出现 OOM 错误。
• 原因：Spark 为日志、UI 等目的生成计划字符串表示，由于数据集内部表示和 Spark 遍历生成计划，导致计划字符串过大，消耗大量内存。
• 修复方法：关闭解释计划（目前 Spark 无此功能）或优化实现，仅使用 DataFrame 操作计算净变化，本地测试显示内存消耗显著降低。
• OOM 经验法则：区分驱动程序和执行器的内存风险因素，如驱动程序的collect等操作和执行器的shuffle等操作。

重要细节：

• 集群配置：9 台机器的 Glue Spark 集群，每台机器 32vCPU 和 128GB 内存。
• 代码细节：展示了导致 OOM 的代码片段，包括从读取数据到计算净变化的过程，以及优化后的仅使用 DataFrame 操作的代码。
• 堆栈跟踪：详细的 OOM 堆栈跟踪，显示 Spark 在执行过程中调用explainString方法生成计划字符串。
• 内存相关属性：Spark 中控制计划生成的maxToStringFields或maxPlanStringLength属性，仅影响格式化或截断输出，不控制遍历本身。