Проблема довольно проста, каждый раз, когда я запрашиваю детализацию, куча памяти продолжает накапливаться.Моя куча памяти составляет 7 ГБ, но она не обновляется.Через каждые 15 минут мне приходится убивать сеялку и запускать ее снова, чтобы очистить память кучи.
Текущая конфигурация:
-) Я запускаю Apache Drill на одном узле.Запросы выполняются на сеялке с использованием пакета «Сержант» R, и обычно файлы паркета являются целевыми файлами.Текущая ОС Windows 7 Enterprise.-) Сначала мы строим запрос с использованием src_drill, а затем используем drl_con для выполнения запроса.Архитектура построения запроса и последующего его выполнения - это выбор архитектуры, поскольку мы хотим, чтобы приложение могло переключаться между различными механизмами запросов, такими как sql, hive, spark и т. Д.
library(sergeant)
# setting up drill query, I do not use collect() here
ds <- src_drill("localhost")
query <- tbl(ds, "cp.`employee.json`")
query %<>% dbplyr::sql_render()
# using drill con to execute the query
drl_con <- drill_connection("localhost")
Mapping <- drill_query(drl_con, query, .progress = FALSE)
## # A tibble: 100 x 16
## employee_id full_name first_name last_name position_id position_title store_id department_id birth_date hire_date
## <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 1 Sheri No… Sheri Nowmer 1 President 0 1 1961-08-26 1994-12-…
## 2 2 Derrick … Derrick Whelply 2 VP Country Ma… 0 1 1915-07-03 1994-12-…
## 3 4 Michael … Michael Spence 2 VP Country Ma… 0 1 1969-06-20 1998-01-…
## 4 5 Maya Gut… Maya Gutierrez 2 VP Country Ma… 0 1 1951-05-10 1998-01-…
## 5 6 Roberta … Roberta Damstra 3 VP Informatio… 0 2 1942-10-08 1994-12-…
## 6 7 Rebecca … Rebecca Kanagaki 4 VP Human Reso… 0 3 1949-03-27 1994-12-…
## 7 8 Kim Brun… Kim Brunner 11 Store Manager 9 11 1922-08-10 1998-01-…
## 8 9 Brenda B… Brenda Blumberg 11 Store Manager 21 11 1979-06-23 1998-01-…
## 9 10 Darren S… Darren Stanz 5 VP Finance 0 5 1949-08-26 1994-12-…
## 10 11 Jonathan… Jonathan Murraiin 11 Store Manager 1 11 1967-06-20 1998-01-…
## # … with 90 more rows, and 6 more variables: salary <chr>, supervisor_id <chr>, education_level <chr>,
## # marital_status <chr>, gender <chr>, management_role <chr>
В идеале я быожидайте, что тренировка выполнит сборку мусора в памяти кучи самостоятельно после каждого запроса, но теперь этого не происходит.