Spark MLlib - trainImplicit warning
Eu continuo vendo esses avisos ao usartrainImplicit
:
WARN TaskSetManager: Stage 246 contains a task of very large size (208 KB).
The maximum recommended task size is 100 KB.
E então o tamanho da tarefa começa a aumentar. eu tentei ligarrepartition
no RDD de entrada, mas os avisos são os mesmos.
Todos esses avisos vêm de iterações do ALS, do flatMap e também de agregados, por exemplo, a origem do estágio em que o flatMap está mostrando esses avisos (com Spark 1.3.0, mas eles também são mostrados no Spark 1.3.1):
org.apache.spark.rdd.RDD.flatMap(RDD.scala:296)
org.apache.spark.ml.recommendation.ALS$.org$apache$spark$ml$recommendation$ALS$$computeFactors(ALS.scala:1065)
org.apache.spark.ml.recommendation.ALS$$anonfun$train$3.apply(ALS.scala:530)
org.apache.spark.ml.recommendation.ALS$$anonfun$train$3.apply(ALS.scala:527)
scala.collection.immutable.Range.foreach(Range.scala:141)
org.apache.spark.ml.recommendation.ALS$.train(ALS.scala:527)
org.apache.spark.mllib.recommendation.ALS.run(ALS.scala:203)
e de agregado:
org.apache.spark.rdd.RDD.aggregate(RDD.scala:968)
org.apache.spark.ml.recommendation.ALS$.computeYtY(ALS.scala:1112)
org.apache.spark.ml.recommendation.ALS$.org$apache$spark$ml$recommendation$ALS$$computeFactors(ALS.scala:1064)
org.apache.spark.ml.recommendation.ALS$$anonfun$train$3.apply(ALS.scala:538)
org.apache.spark.ml.recommendation.ALS$$anonfun$train$3.apply(ALS.scala:527)
scala.collection.immutable.Range.foreach(Range.scala:141)
org.apache.spark.ml.recommendation.ALS$.train(ALS.scala:527)
org.apache.spark.mllib.recommendation.ALS.run(ALS.scala:203)