我的公司有一个正在生产中的 PySpark 作业，每天都在运行，但最近失败了，而自 1 月份首次部署该作业以来，它每天都成功。
错误与 maxResultSize 相关，如下所述：https://kb.databricks.com/jobs/job-fails-maxresultsize-exception#:~:text=This%20error%20occurrs%20because%20the,the%20driver %20本地%20文件%20系统.
我将此属性的配置从默认的 1g 增加到了 2g，现在可以正常工作了。但我认为这只是暂时的解决办法。
在调试时，我注意到当我检查作业时，执行器上的任务数量每天都在不断增加，即使没有任何变化（输入数据量和输出数据量稳定）。元数据没有改变，我没有看到任何最近的数据被拉入任何不良数据。
我唯一能想到的是输入数据没有分区；事实上，每天都会添加新数据，目前 Hadoop 中的数据大小约为 4.5GB。我的工作只需要最近一天的数据，并且我有一个过滤器来获取它。
这可能是更深层次的根本原因吗？
出现此错误的原因是Executors的任务输出结果的总大小，在输出到Driver时，超出了spark.driver.maxResultSize的限制。
处理建议：
在Executors的任务中打印最终发送到Driver程序的数据量，看看每天的数据量是否在不断增加。 优化任务处理逻辑，看看是否可以提前过滤、聚合等更多的数据，从而减少返回给Driver程序的数据量。 对数据进行分区，然后分别处理这些分区，而不是一次处理所有数据。