Задание по склеиванию зависло на write_dynamic_frame.from_options()

Зависание задания на этапе write_dynamic_frame.from_options() в Apache Spark может быть вызвано разными причинами. Давайте рассмотрим наиболее вероятные:

1. Проблемы с выводом данных:

• Неверная конфигурация вывода:Проверьте конфигурацию вывода в write_dynamic_frame.from_options(). Убедитесь, что вы указываете правильный формат, путь и другие параметры.
• Недостаточно ресурсов: Если вы выводите большое количество данных, возможно, не хватает ресурсов (памяти, дискового пространства) для завершения операции. 
• Проблемы с системой хранения:Проблемы с файловой системой (например, ошибки записи, отсутствие прав доступа) могут препятствовать завершению операции вывода.

2. Проблемы с обработкой данных:

• Ошибки в логике кода: Проверьте свою логику обработки данных в предыдущих этапах задания. Возможны ошибки, которые приводят к неправильному формату данных или зацикливанию.
• Нехватка памяти: Если у вас слишком много данных в памяти, может возникнуть нехватка памяти и задание зависнет.

3. Проблемы с кластером Spark:

• Нехватка ресурсов: Проверьте наличие достаточного количества узлов и ресурсов (памяти, процессоров) в кластере Spark.
• Нестабильная связь: Проблемы с сетью между узлами кластера могут привести к зависанию задания.

Как отладить проблему:

1. Просмотрите журналы Spark:Проверьте журналы Spark на наличие ошибок или предупреждений. 
2. Проверьте конфигурацию задания:Убедитесь, что вы правильно настроили конфигурацию задания, включая параметры вывода и другие релевантные параметры.
3. Уменьшите масштаб задания:Попробуйте уменьшить количество данных или разбить задание на несколько меньших заданий.
4. Используйте инструменты профилирования: Используйте инструменты профилирования Spark (например, Spark UI) для выявления узких мест и проблем с производительностью.
5. Проверьте настройки кластера:Убедитесь, что кластер Spark настроен правильно и имеет достаточно ресурсов для выполнения вашего задания.

Пример отладки кода:

from pyspark.sql.functions import col, lit
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType

# Создание  SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("MySparkApp").getOrCreate()

# Загрузка  данных
df = spark.read.format("parquet").load("path/to/data.parquet")

# Обработка  данных
df = df.withColumn("new_column", col("column1") + lit(1))

# Запись  в  файловую  систему
df.write.format("parquet").mode("overwrite").save("path/to/output.parquet")

Проверьте следующие моменты:

• Правильность путей:path/to/data.parquet и path/to/output.parquet.
• Существование файла  data.parquet и прав доступа к папке path/to/output.parquet.
• Наличие достаточно ресурсов в кластере Spark для обработки данных.

Важно: Устранение проблем с зависанием задания может требовать глубокого понимания конфигурации Spark и обработки данных. Изучите документацию Apache Spark и используйте инструменты отладки для выявления и устранения проблем.